Modelling of demulsification process of water in crude oil emulsion by new demulsifier

زيت الخروع مادة أولية محلية طبيعية لتحضير بروميد زيت الخروع (BCO), و ملح رباعي الأمونيوم (TEt-CO). تم اختبار هذه المنتجات كمواد كاسرة للاستحلاب بالمقارنة مع كاسر استحلاب تجاري (Chimec2439) باستخدام طريقة اختبار القنينة (Bottle Test). و أظهر ال BCO قدرة جيدة على فصل الماء من مستحلب النفط الخام وصلت إلى 90% بجرعة 150μl عند زمن ترسيب 120min في حين أن (TEt-CO) أظهر كفاءة فصل منخفضة وصلت إلى 10%. تم دراسة تأثير مجموعة من المتغيرات على عملية كسر الاستحلاب باستخدام المادة الكاسرة ال BCO حيث كان لهذه المتغيرات تأثير واضح على عملية الفصل و المتغيرات المدروسة هي : الجرعة, درجة الحرارة, زمن خلط المستحلب, درجة الحموضة و الملوحة للطور المائي من المستحلب و أخيرا نسبة الماء. كما اختبر تأثير بعض المضافات (و هي الميثانول, الإيثانول, الزايلين و التولين) على كفاءة ال BCO و لغرض تعزيز فعاليته على كسر مستحلب النفط الخام. البيانات التجريبية التي تم الحصول عليها باستخدام ال BCO صيغت بواسطة الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) لتقييم كفاءة الكاسر على فصل الماء. طورت شبكة عصبية شبكة عصبية اصطناعية متعددة الطبقات بالاستناد على بيانات هذا العمل. أظهرت النتائج أن خوارزمية تدريب الرجوع العكسي (BP) هي كافية للتنبؤ بكفاءة ال BCO في ظل ظروف تشغيل مختلفة. فقد وجد أن قيم معامل الارتباط هي 0.9995 و 0.9999, لبيانات الاختبار و التدريب على التوالي, و كان مربع متوسط الخطأ بين القيم التجريبية و مخرجات البرنامج (MSE) هي 6.18*10-5 ل 200 محاولة. Castor Oil is a natural raw material, used to prepare Brominated Castor Oil (BCO) and quaternary ammonium salt based castor oil (TEt-CO). The two products were tested as demulsifiers and compared with a commercial demulsifier (Chimec2439) by using bottle test method. BCO showed a high ability on water separation efficiency 90 % with a dose of 150ìl at 120min time settling while TEt-CO showed a low water separation efficiency reached to 10 %. The effect of the demulsifier BCO was tested by varying different variables which have an obvious effect on water separation efficiency such as : dose, temperature, time of mixing emulsion, pH and salinity of aqueous phase of emulsion, and water ratio. The effect of some additives (i. e. methanol, ethanol, xylene and toluene) on the efficiency of the BCO was tested for the purpose of enhancing its effectiveness to break the crude oil emulsion. The experimental data obtained by using BCO were formulated as a model using the Artificial Neural Networks (ANNs) to evaluating the water separation efficiency. Multi-layer perceptron artificial neural network was developed based on the collected data of this study. The results showe