Beynəlxalq elmi jurnal

ISSN: 2663-0419 (elektron versiya)

ISSN: 2218-8754 (çap versiyası)

Beynəlxalq elmi jurnal

ISSN: 2663-0419 (elektron versiya)

ISSN: 2218-8754 (çap versiyası)

contentImg
№ 1, 2022
Məqaləni yüklə fullIssue_icon

Qeyri-səlis klaster analiz əsasında neftin tərkib və xassələrinin onun keyfiyyətinə təsirinin təhlili

Əfəndiyev Q.М.1, Karajanova М.К.2, Jetekova L.B.2, Abbasova S.М.3


1 - Azərbaycan Milli Elmlər Akademiyasının Neft və Qaz İnstitutu AZ1000,Bakı şəh., F.Əmirov küç. 9: galib_2000@yahoo.com

2 - Ş.Yesenov adına Kaspi Dövlət Texnologiya və Mühəndislik Universiteti 130003, Qazaxıstan Respublikası, Manqistau vilayəti, Aktau şəhəri, 32 mikrorayon: mikado_70@inbox.ru, zhetekova81@mail.ru 

3 - Azərbaycan Dövlət Neft və Sənaye Universiteti AZ1010, Bakı şəh., Azadlıq prosp., 20: abbasovasamira@mail.ru 

Xülasə

A-
A+
Təqdim olunmuş məqalədə çətinliklə çıxarılan ehtiyatların təsnifatı və onların keyfiyyətinin qiymətləndirilməsinə dərc olunmuş məlumat araşdırılır və müasir baxışlar ümumiləşdirilir. Son illər ərzində çətinliklə çıxarılan ehtiyatların hasilatı və bu tip karbohidrogenlərin emalının artması müşahidə olunur. Həmin ehtiyatların çıxarılması çətinliyi onların anomal xüsusiyyətləri və mürəkkəb geoloji şəraitlə izah olunur ki, bu da çətinliklə çıxarılan neftin xassələrinin daha dərindən öyrənilməsini əsaslandırır. Məqalədə Qazaxıstanın müxtəlif yataqlarından götürülmüş neft nümunələri üzərində aparılmış tədqiqatların nəticələri, eləcədə qeyri səlis klaster analiz alqoritminin həyata keçirilməsi yolu ilə təsnifatı öz əksini tapmışdır. Təsnifat əlamətləri kimi üç qrup əlamətlər təhlil olunmuşdur. Həmin qruplar aşağıdakılardır: 1) tərkibi xarakterizə edən əlamətlər-bunlar kükürd və xloridlərdir; 2) neftin xassələri-bunlar özlülük və sıxlıqdır; 3) neftin yatım şəraiti-keçiricilikdir. Bununla əlaqədar ilk mərhələdə müvafiq icmal keçirilmişdir. Baxılan təsnifat yanaşmaları mövcud təhlil üsullarının qoyulmuş məsələnin tam surətdə açılmasına imkan vermədiyi və burada müasir üsullardan istifadə olunması vacibliyini göstərdi. Təsnifat ümumiyyətlə qeyri müəyyənlik şəraitində aparılır. Belə ki, müşahidə olunan qeyri müəyyənlik şəraitində həmin şəraiti nəzərə alan üsullardan biri qeyri səlis məntiqə əsaslanan təsnifat üsuludur. Eləcədə məqalədə neftin keyfiyyətini qiymətləndirməyə imkan verən meyar təklif olunmuşdur.Həmin meyar özündə baxılan amilləri cəmləşdirir. Nəticədə üç sinif-klaster alınmışdır ki, bunların hər biri bu və ya digər dərəcədə neftin çıxarılma çətinliyini xarakterizə edir. Qarşıliqlı əlaqə yaradan müvafiq linqvistik qaydalar tərtib olunmuşdur. Həmin qaydalar məlum “əgər...,onda...” prinsipinə əsaslanır və baxılan münasibəti təhlil etməyə imkan verir.

Açar sözlər: neft, çətinliklə çıxarılan ehtiyatlar, mənsubiyyət funksiyası, sıxlıq, özlülük, tərkib


ƏDƏBİYYAT

Akhmetov D.A., Efendiyev G.M., Karazhanova M.K., Koylibaev B.N. Classification of hard-to-recover hydrocarbon reserves of Kazakhstan with the use of fuzzy cluster-analysis. 13th International Conference on theory and application of fuzzy systems and soft computing – ICAFS-2018, Springer Nature Switzerland. Warsaw, Poland, 27-28 August 2018, pp. 865-872.

Aliev R.A., Guirimov B.G. Type-2 fuzzy neural networks and their applications. Springer International Publishing. 2014, 190 p., http://www.springer.com/us/book/9783319090719.

Antoniadi D.G., Savenok O.V. Analysis of structure of tight oil reserves and growth trends of the increment rate. Geoengineering, Vol. 18, No. 2, 2013, pp. 76-80 (in Russian).

Efendiyev G.M., Mammadov P.Z., Piriverdiyev I.A., Mammadov V.N. Clustering of geological objects using FCM-algorithm and evaluation of the rate of lost circulation. Procedia Computer Science, Vol. 102, 2016, pp. 159-162.

Efendiyev G., Mammadov P., Piriverdiyev I., Mammadov V. Estimation of the lost circulation rate using fuzzy clustering of geological objects by petrophysical properties. Visnyk Taras Shevchenko National University of Kyiv, Vol. 81, No. 2, 2018, pp. 28-33.

Eliseeva O.A., Lukyanov A.S. Systematic assessment of economically acceptable resources of oil and gas provinces of Russia, taking into account innovative technologies. Georesources, geoenergetics, geopolitics (Electronic Scientific Journal), Vol. 9, No. 1, 2014, http://oilgasjournal.ru/vol_9/ eliseeva.pdf (in Russian).

Karazhanova M.K., Zhetekova L.B., Aghayeva K.K. Quality assessment of tight oil based on fuzzy clustering and statistical analysis. 10th International Conference on theory and application of soft computing, computing with words and perceptions – ICSCCW-2019. Advances in Intelligent Systems and Computing book series, Vol. 1095, 2019, pp. 254-258.

Klubkov S. Promoting TRIZ development will help to maintain oil production in Russia. Oil and Gas Journal Russia, No. 7(95), 2015, pp. 6-11 (in Russian).

Kritskaya E.B., Chizh D.V. Study of changes in physicochemical parameters of oils of Ciscaucasia. Proceedings of Voronezh State University. Series: Chemistry, Biology, Pharmacy, No. 1, 2013, pp. 21-23 (in Russian).

Lisovsky N.N., Halimov E.M. Classification of tight oil reserves. Vestnik CKR Rosnedra, No. 6, 2009, pp. 33-35 (in Russian).

Maksutov R., Orlov G., Osipov A. Development of high-viscosity oil reserves in Russia. FEC (fuel and energy complexes) Technologies, No. 6, 2005, pp. 36-40 (in Russian).

Nardone P.J. Well testing project management. Well test description, 2009, pp. 73-105, https://doi.org/10.1016/B978-1-85617-600-2.00003-0.

Oil classification, https://studfiles.net/preview/1772355/page:2/ (in Russian).

Raupov I.R., Kondrasheva N.K., Burkhanov R.N. The mobile device design for oil optical properties measuring in the performance of field-geologic tasks. Electronic scientific journal "Oil and Gas Business", No. 3, 2014, pp. 17-32 (in Russian).

Santos R.G., Loh W., Bannwart A.C., Trevisan O.V. An overview of heavy oil properties and its recovery and transportation methods. Brazilian Journal of Chemical Engineering, Vol. 31, No. 3, 2014, pp. 571-590.

Shpurov I.V., Rastrogin A.E., Bratkova V.G. On the problem of hard-to-recover oil reserves development in Western Siberia. Neftyanoye khozyaystvo, No. 12, 2014, pp. 95-97 (in Russian).

Turksen I.B. Full Type 2 to Type n fuzzy system models. Seventh International Conference on soft computing, computing with words and perceptions in system analysis, decision and control, Turkey, Izmir, 2013, p. 21.

Yashchenko I.G., Polishchuk Yu.M. Tight oils and analysis of their properties based on classification by oil quality. Bulletin of Russian Academy of Natural Sciences (West Siberian Branch), No. 19, 2016, pp. 37-44 (in Russian).

DOI: 10.33677/ggianas20220100075