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基于机器学习的酸性气藏地下储气库硫化氢含量预测方法
被引量：
1
1
作者
冯国庆
杜勤锟
+3 位作者
周道勇
蔡家兰
程希
莫海帅
《天然气工业》
北大核心
2025年第2期159-169,共11页
地下储气库(以下简称储气库)中含有硫化氢等有害气体,不仅影响储气库的安全运行,还直接对环境造成严重污染,准确预测储气库采出气组分中H2S的含量具有重要意义。目前,常采用油藏数值模拟的组分模型来预测H2S含量,但其计算过程复杂且耗...
地下储气库(以下简称储气库)中含有硫化氢等有害气体,不仅影响储气库的安全运行,还直接对环境造成严重污染,准确预测储气库采出气组分中H2S的含量具有重要意义。目前,常采用油藏数值模拟的组分模型来预测H2S含量,但其计算过程复杂且耗时较长,不能方便快捷地用于储气库单井H2S的含量预测。为此,以HCX储气库为研究对象,在建立储气库的机理模型并开展数值模拟的基础上,以机理模型计算的储气库多周期H2S预测结果为样本集,应用多输出支持向量回归(MSVR)、长短期记忆网络(LSTM)、人工神经网络(ANN)3种机器学习算法建立了硫化氢含量的智能代理模型,并对3种模型预测精度进行对比分析。研究结果表明:①长短期记忆网络模型具有适中的训练时间、较好的预测精度,可将该模型作为HCX储气库的H2S预测智能代理模型;②进一步对LSTM模型的训练数据和过渡拟合问题进行优化,确定最佳训练数集1500组,最佳丢弃率为0.2,隐含层设置范围可控制在层数1~2层,节点数30~60个;③经HCX储气库的实例应用表明,建立的LSTM智能代理模型能够准确预测储气库采出气中H2S的含量。结论认为,经过优化的LSTM算法智能代理模型具有较好的外推性,该研究成果可为含H2S储气库的建设和安全高效运行提供技术支持。
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关键词
含硫储气库
数值模拟
组分模拟
硫化氢含量预测
机器
学习
长短期记忆网络
模型
机器学习模型优化
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职称材料
基于MLBO-KCV的微流控预测算法
2
作者
汪子晨
梁威
《压电与声光》
北大核心
2025年第4期783-790,共8页
针对在激发兰姆波进行液滴操控实验时,不同体积液滴的运动距离因激发参数的噪声干扰而导致无法准确定位的问题,提出了一种加入贝叶斯优化算法的机器学习模型(MLBO)与K折交叉验证(KCV)相结合的MLBO-KCV算法。该算法拥有自动寻找模型最佳...
针对在激发兰姆波进行液滴操控实验时,不同体积液滴的运动距离因激发参数的噪声干扰而导致无法准确定位的问题,提出了一种加入贝叶斯优化算法的机器学习模型(MLBO)与K折交叉验证(KCV)相结合的MLBO-KCV算法。该算法拥有自动寻找模型最佳超参数组合的能力,通过高斯函数和采集函数提高模型的预测精准度,利用预定义的验证函数多次评估模型的预测结果。实验结果表明,MLBO-KCV算法的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)较经典单模型算法分别降低了40.39%~78.03%、26.77%~51.35%,决定系数(R^(2))提高了5.23%~14.58%,且R^(2)最高值为0.98。MLBO-KCV算法提高了液滴运动距离的预测精度及可靠性,为基于机器学习精准控制液滴进行定向药物输送和微流体芯片等领域提供了依据。
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关键词
兰姆波微流控
贝叶斯
优化
机器
学习
模型
K折交叉验证算法
距离预测
图形用户界面
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职称材料
题名
基于机器学习的酸性气藏地下储气库硫化氢含量预测方法
被引量：
1
1
作者
冯国庆
杜勤锟
周道勇
蔡家兰
程希
莫海帅
机构
油气藏地质与开发全国重点实验室·西南石油大学
西南石油大学石油与天然气工程学院
中国石油西南油气田公司重庆气矿
出处
《天然气工业》
北大核心
2025年第2期159-169,共11页
基金
油气藏地质及开发工程全国重点实验室(西南石油大学)开放课题“基于物理模拟和数据模型的过套管地层真电阻率反演方法研究”(编号:PLN2022-14)。
文摘
地下储气库(以下简称储气库)中含有硫化氢等有害气体,不仅影响储气库的安全运行,还直接对环境造成严重污染,准确预测储气库采出气组分中H2S的含量具有重要意义。目前,常采用油藏数值模拟的组分模型来预测H2S含量,但其计算过程复杂且耗时较长,不能方便快捷地用于储气库单井H2S的含量预测。为此,以HCX储气库为研究对象,在建立储气库的机理模型并开展数值模拟的基础上,以机理模型计算的储气库多周期H2S预测结果为样本集,应用多输出支持向量回归(MSVR)、长短期记忆网络(LSTM)、人工神经网络(ANN)3种机器学习算法建立了硫化氢含量的智能代理模型,并对3种模型预测精度进行对比分析。研究结果表明:①长短期记忆网络模型具有适中的训练时间、较好的预测精度,可将该模型作为HCX储气库的H2S预测智能代理模型;②进一步对LSTM模型的训练数据和过渡拟合问题进行优化,确定最佳训练数集1500组,最佳丢弃率为0.2,隐含层设置范围可控制在层数1~2层,节点数30~60个;③经HCX储气库的实例应用表明,建立的LSTM智能代理模型能够准确预测储气库采出气中H2S的含量。结论认为,经过优化的LSTM算法智能代理模型具有较好的外推性,该研究成果可为含H2S储气库的建设和安全高效运行提供技术支持。
关键词
含硫储气库
数值模拟
组分模拟
硫化氢含量预测
机器
学习
长短期记忆网络
模型
机器学习模型优化
Keywords
Sulfurous UGS
Numerical simulation
Compositional simulation
H2S content prediction
Machine learning
Long short-term memory network(LSTM)model
Optimization of machine learning model
分类号
TE863 [石油与天然气工程—油气储运工程]
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职称材料
题名
基于MLBO-KCV的微流控预测算法
2
作者
汪子晨
梁威
机构
上海工程技术大学
出处
《压电与声光》
北大核心
2025年第4期783-790,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51505274)。
文摘
针对在激发兰姆波进行液滴操控实验时,不同体积液滴的运动距离因激发参数的噪声干扰而导致无法准确定位的问题,提出了一种加入贝叶斯优化算法的机器学习模型(MLBO)与K折交叉验证(KCV)相结合的MLBO-KCV算法。该算法拥有自动寻找模型最佳超参数组合的能力,通过高斯函数和采集函数提高模型的预测精准度,利用预定义的验证函数多次评估模型的预测结果。实验结果表明,MLBO-KCV算法的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)较经典单模型算法分别降低了40.39%~78.03%、26.77%~51.35%,决定系数(R^(2))提高了5.23%~14.58%,且R^(2)最高值为0.98。MLBO-KCV算法提高了液滴运动距离的预测精度及可靠性,为基于机器学习精准控制液滴进行定向药物输送和微流体芯片等领域提供了依据。
关键词
兰姆波微流控
贝叶斯
优化
机器
学习
模型
K折交叉验证算法
距离预测
图形用户界面
Keywords
Lamb wave microfluidics
Bayesian optimization machine learning model
K-fold cross-validation algorithm
distance prediction
graphical user interface
分类号
TN305 [电子电信—物理电子学]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的酸性气藏地下储气库硫化氢含量预测方法
冯国庆
杜勤锟
周道勇
蔡家兰
程希
莫海帅
《天然气工业》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于MLBO-KCV的微流控预测算法
汪子晨
梁威
《压电与声光》
北大核心
2025
0
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职称材料
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