10 فروردین 1403
حبيب رستمي

حبیب رستمی

مرتبه علمی: دانشیار
نشانی: دانشکده مهندسی سیستم های هوشمند و علوم داده - گروه مهندسی کامپیوتر
تحصیلات: دکترای تخصصی / کامپیوتر
تلفن: 0773
دانشکده: دانشکده مهندسی سیستم های هوشمند و علوم داده

مشخصات پژوهش

عنوان Prediction of Undersaturated Crude Oil Density Using Gaussian Process Regression
نوع پژوهش مقالات در نشریات
کلیدواژه‌ها
ثبت نشده‌است!
مجله PETROLEUM SCIENCE AND TECHNOLOGY
شناسه DOI
پژوهشگران حبیب رستمی (نفر اول) ، رضا آذین (نفر دوم) ، رضا دیانت (نفر سوم)

چکیده

Gaussian process is a powerful tool to model sophisticated tasks in the machine learning field. On the other side, density of crude oil is an important property in simulation processes and design of equipments. Nevertheless; using laboratory methods to measure crude oil density is costly and time consuming; thus, development of a predictive model to estimate the density of crude oil is very beneficial. The authors develop a Gaussian process–based model to predict the density of undersaturated crude oil. Results were compared with the previous works and it was shown that the new method outperforms them.