According to field data, there are several methods to reduce the drilling cost of new wells. One of these methods is the optimization of drilling parameters to obtain the maximum available rate of penetration (ROP). There are too many parameters affecting on ROP like hole cleaning (including drillstring rotation speed (N), mud rheology, weight on bit (WOB) and floundering phenomena), bit tooth wear, formation hardness (including depth and type of formation), differential pressure (including mud weight) and etc. Therefore, developing a logical relationship among them to assist in proper ROP selection is extremely necessary and complicated though. In such a case, Artificial Neural Networks (ANNs) is proven to be helpful in recognizing complex connections between these variables. In literature, there were various applicable models to predict ROP such as Bourgoyne and Young’s model, Bingham model and the modified Warren model. It is desired to calculate and predict the proper model of ROP by using the above models and then verify the validity of each by comparing with the field data. To optimize the drilling parameters, it is required that an appropriate ROP model to be selected until the acceptable results are obtained. An optimization program will optimize the drilling parameters which can be used in future works and also leads us to more accurate time estimation. The present study is optimizing the drilling parameters, predicting the proper penetration rate, estimating the drilling time of the well and eventually reducing the drilling cost for future wells.

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Three different types of surfactants containing an anionic, a cationic and a new nonionic biosurfactant, Zizyphus Spina-Christi extract were used for the purpose of oil recovery in a core flood system. Core flooding tests were conducted on sandstone to test the effectiveness of surfactants in tertiary oil recovery. Extensive research including adsorption behavior of surfactants on the rock surface and interfacial tension (IFT) measurements were used to analyze the surfactant flooding performance. An additional recovery varying between 6.15 % and 12.17 % of original oil in place (OOIP) was obtained by surfactant solution injection. The results indicated that the new biosurfactant can be used as an enhanced oil recovery (EOR) agent either for IFT reduction or wettability alteration purpose. Furthermore, availability and the low cost of the Zizyphus Spina-Christi extract in comparison to common chemical surfactants in petroleum industry make it economically viable for surfactant flooding.

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燃料中の硫黄分を精確に分析するためには，精確な濃度の硫黄標準液を調製する必要がある。産業技術総合研究所 計量標準総合センター（NMIJ，AIST）では，硫黄標準液調製に使用するための高純度硫黄化合物中の硫黄分を精確に値付けした認証標準物質，NMIJ CRM 4221-a（ジブチルスルフィド）を開発した。本認証標準物質の認証値（硫黄分）は，凝固点降下法と差数法で求めた純度と，分子量，原子量および原料に含まれる硫黄を有する不純物を考慮して決定した。認証値は0.21919 kg kg⁻¹，その拡張不確かさは0.00006 kg kg⁻¹（k＝2）である。本論文では，認証値を決定するための方法について報告する。

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オレフィンとホルムアルデヒドのカルボニル-エン反応（プリンス反応）は有機合成において重要な反応の一つである。我々は，ゼオライトの一つであるH-ベータゼオライトに注目し，H-ベータゼオライト（SiO₂/Al₂O₃＝150）をそのまま触媒として用い，ホルマリン水溶液中でのカルボニル-エン反応を検討した。スチレンとホルマリンの反応では，高収率で1,3-ジオキサン誘導体を得ることができた。また，α-メチルスチレンとホルマリンの反応では，ホモアリルアルコール誘導体，1,3-ジオール誘導体を得ることができた。この合成法は従来のホルムアルデヒド源としてのパラホルムアルデヒドを用いず，ホルマリン水溶媒中で行うので，環境配慮型の合成法である。さらに，H-ベータゼオライトの再利用についても検討した。

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マレーシアのパーム油製油所から発生する空果房（EFB）の半炭化は廃棄物からのエネルギー回収を実現するものとして期待されているが，プロセスの検討は十分に行われていない。本研究では，パーム油製油所からのEFBの半炭化のプロセス評価をエネルギーならびに経済性の観点から行った。半炭化のために必要となるエネルギー需要の大部分はEFBの乾燥と半炭化反応のために用いられるものである。この熱を重油で供給するケース1，製油所ボイラー排ガスを乾燥のために利用するケース2，熱回収のためにさらに圧縮蒸気凝縮を行うケース3について検討を行った。物質収支ならびにエネルギー収支計算の結果，圧縮蒸気凝縮により大きな省エネルギーが実現できることが確認された。ケース3は初期コストも高くなり，蒸気圧縮動力が必要となるが，大量の重油を必要としないため，半炭化製品単価は最低にすることができた。

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