Optimization and Evaluation of Correlation Methods for Predicting Bubble Point Pressure and Viscosity of Kazakhstan Crude Oils

Egyptian Journal of Petroleum, 2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.62593/2090-2468.1110
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Accurate determination of crude oil properties such as bubble point pressure and viscosity is essential for reservoir engineering, production optimization, and hydrocarbon transportation. Although numerous empirical correlations have been developed worldwide, their applicability to region-specific crude oils remains uncertain. In this study, more than 40 widely used correlation methods were evaluated against 20 experimentally measured PVT data sets from Kazakhstan oilfields. Statistical error analysis, including average absolute relative error (AARE) and standard deviation, was applied to compare predictive performance. The results show that for bubble point pressure, Gomaa (2016), Velarde et al. (1997), and Mehran et al. (2006) correlations provided the highest accuracy, while for viscosity, Dindoruk and Christman (2001), Labedi (1992), and Bennison (1998) correlations were most reliable. Conversely, several correlations demonstrated significant deviations when applied to Kazakhstan crude oils due to differences in reservoir conditions and compositional variations. These findings highlight the necessity of region-specific validation of correlation methods. The study further identifies the most suitable correlations for Kazakhstan oilfields and provides insights into their future optimization for improved petroleum engineering applications