Szerző dc.contributor.author | Safaei-Farouji Majid | |
Szerző dc.contributor.author | Band Shahab S. | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-04-05T09:34:13Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-04-05T09:34:13Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 2470-1343 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/20340 | |
Kivonat dc.description.abstract | Identifying the number of oil families in petroleum basins provides practical and valuable information in petroleum geochemistry studies from exploration to development. Oil family grouping helps us track migration pathways, identify the number of active source rock(s), and examine the reservoir continuity. To date, almost in all oil family typing studies, common statistical methods such as principal component analysis (PCA) and hierarchical clustering analysis (HCA) have been used. However, there is no publication regarding using artificial neural networks (ANNs) for examining the oil families in petroleum basins. Hence, oil family typing requires novel and not overused and common techniques. This paper is the first report of oil family typing using ANNs as robust computational methods. To this end, a self-organization map (SOM) neural network associated with three clustering validity indexes was employed on oil samples belonging to the Iranian part of the Persian Gulf oilfields. For the SOM network, at first, 10 default clusters were selected. Afterward, three effective clustering validity coefficients, namely, Calinski–Harabasz (CH), Silhouette (SH), and Davies–Bouldin (DB), were studied to find the optimum number of clusters. Accordingly, among 10 default clusters, the maximum CH (62) and SH (0.58) were acquired for 4 clusters. Similarly, the lowest DB (0.8) was obtained for four clusters. Thus, all three validation coefficients introduced four clusters as the optimum number of clusters or oil families. According to the geochemical parameters, it can be deduced that the corresponding source rocks of four oil families have been deposited in a marine carbonate depositional environment under dysoxic–anoxic conditions. However, oil families show some differences based on geochemical data. The number of oil families identified in the present report is consistent with those previously reported by other researchers in the same study area. However, the techniques used in the present paper, which have not been implemented so far, can be introduced as more straightforward for clustering purposes in oil family typing than those of common and overused methods of PCA and HCA. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | cluster chemistry | |
Kulcsszó dc.subject | fossil fuels | |
Kulcsszó dc.subject | lipids | |
Kulcsszó dc.subject | mathematical methods | |
Kulcsszó dc.subject | neural networks | |
Cím dc.title | Oil Family Typing Using a Hybrid Model of Self-Organizing Maps and Artificial Neural Networks | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-04-04T12:47:41Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
dc.description.notes | „A publikáció a Nemzeti Közszolgálati Egyetem 2020. évi Tématerületi Kiválóság Program keretében, a Fenntartható biztonság és társadalmi környezet elnevezésű projekt támogatásával valósult meg, az Innovációs és Technológiai Minisztérium Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával, a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal által kibocsátott támogatói okirat alapján.” Pályázat sorszáma: NKFIH-1273-6/2020 Támogató: NKFIH | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.1021/acsomega.1c05811 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Természettudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Kémiai tudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32769263 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Acs Omega | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 7 | |
Terjedelem dc.format.page | 11578-11586 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000812781900001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85128252819 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | ACS OMEGA | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |