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基于核岭回归多参数优化的CO_(2)驱最小混相压力模型
1
作者
李佳旻
张艺钟
+2 位作者
张茂林
秦博文
杨宇新
《岩性油气藏》
北大核心
2025年第6期172-179,共8页
结合细管实验数据,采用灰色关联度法对影响CO_(2)驱油效率的主控因素进行识别与权重赋值,利用核岭回归(KRR)算法对参数集进行训练,并用遗传算法与网格搜索法优化模型超参数,建立了最小混相压力(MMP)预测模型。研究结果表明:(1)影响CO_(2...
结合细管实验数据,采用灰色关联度法对影响CO_(2)驱油效率的主控因素进行识别与权重赋值,利用核岭回归(KRR)算法对参数集进行训练,并用遗传算法与网格搜索法优化模型超参数,建立了最小混相压力(MMP)预测模型。研究结果表明:(1)影响CO_(2)驱油的主控因素包括油藏温度、原油组分及注入气组成,纯CO_(2)注入条件下关联度排序依次为:T>x(C_(2)-C_(4))>M(C_(7+))>x(C5-C6)>x(CH_(4)+N_(2))。含杂质CO_(2)注入条件下,杂质类型与含量对MMP的影响程度排序为:x(N_(2))>x(C_(1))>x(C_(2)-C_(4))_(inj)>x(H_(2)S)。(2)相较Ridge模型和ElasticNet模型,KRR模型预测精度更高、误差更小。其中,KRR-GA模型综合性能最优,其测试集总平均绝对百分比误差(EMAP)为4.11%,均方根误差(ERMS)为0.856 MPa,决定系数(R^(2))为0.981。(3)KRR-GA模型对重质原油油藏及常规黑油油藏表现出更优的适用性,而KRR-GS模型更适用于注入气中有较高H_(2)S含量的轻质原油油藏。
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关键词
核
岭
回归
(
krr
)
最小混相压力(MMP)
CO_(2)驱油
灰色关联度法
遗传算法
油藏温度
原油组分
注入气组成
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职称材料
基于KRR优化算法的油水系统中CO_(2)溶解度模型
被引量：
3
2
作者
龙震宇
王长权
+3 位作者
石立红
叶万立
刘洋
李一帆
《吉林大学学报（地球科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期194-201,共8页
油藏中注入CO_(2)可形成CO_(2)-原油-地层水三相动态平衡,CO_(2)在油水系统中的溶解度将直接影响CO_(2)驱油效果和封存潜力。为了对CO_(2)在油水系统中的溶解度模型进行研究,以吉林油田某油水系统为例,利用高温高压PVT分析仪开展CO_(2)...
油藏中注入CO_(2)可形成CO_(2)-原油-地层水三相动态平衡,CO_(2)在油水系统中的溶解度将直接影响CO_(2)驱油效果和封存潜力。为了对CO_(2)在油水系统中的溶解度模型进行研究,以吉林油田某油水系统为例,利用高温高压PVT分析仪开展CO_(2)在不同体积比例油水系统中的溶解度实验,明确了CO_(2)在油水系统中的溶解规律,并基于实验数据,分别利用网格搜索法(GS)和贝叶斯优化算法(BOA)对核岭回归算法(KRR)的参数进行优化,建立了CO_(2)在油水系统中的溶解度预测模型。研究结果表明:CO_(2)在油水系统中的溶解度随CO_(2)注入量的增加而增大,也随油水体积比升高而增大;基于KRR算法的优化模型中,GS-KRR模型和BOA-KRR模型平均相对误差分别为6.758%和1.998%,说明BOA-KRR具有更高的预测精度。利用BOA-KRR模型预测并绘制不同温度、不同油水体积比下的CO_(2)在油水系统中的溶解度图版,可为CO_(2)碳捕集、利用与封存(CCUS)技术的应用提供支持。
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关键词
核
岭
回归
算法(
krr
)
贝叶斯优化算法(BOA)
网格搜索法(GS)
CO_(2)溶解度
溶解度图版
碳捕集、利用与封存(CCUS)技术
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职称材料
题名
基于核岭回归多参数优化的CO_(2)驱最小混相压力模型
1
作者
李佳旻
张艺钟
张茂林
秦博文
杨宇新
机构
长江大学非常规油气湖北省协同创新中心
长江大学石油工程学院
出处
《岩性油气藏》
北大核心
2025年第6期172-179,共8页
基金
国家自然科学基金青年基金项目“考虑地层水与储层多孔介质的页岩气藏多组分吸附相态行为研究”(编号:52004032)资助。
文摘
结合细管实验数据,采用灰色关联度法对影响CO_(2)驱油效率的主控因素进行识别与权重赋值,利用核岭回归(KRR)算法对参数集进行训练,并用遗传算法与网格搜索法优化模型超参数,建立了最小混相压力(MMP)预测模型。研究结果表明:(1)影响CO_(2)驱油的主控因素包括油藏温度、原油组分及注入气组成,纯CO_(2)注入条件下关联度排序依次为:T>x(C_(2)-C_(4))>M(C_(7+))>x(C5-C6)>x(CH_(4)+N_(2))。含杂质CO_(2)注入条件下,杂质类型与含量对MMP的影响程度排序为:x(N_(2))>x(C_(1))>x(C_(2)-C_(4))_(inj)>x(H_(2)S)。(2)相较Ridge模型和ElasticNet模型,KRR模型预测精度更高、误差更小。其中,KRR-GA模型综合性能最优,其测试集总平均绝对百分比误差(EMAP)为4.11%,均方根误差(ERMS)为0.856 MPa,决定系数(R^(2))为0.981。(3)KRR-GA模型对重质原油油藏及常规黑油油藏表现出更优的适用性,而KRR-GS模型更适用于注入气中有较高H_(2)S含量的轻质原油油藏。
关键词
核
岭
回归
(
krr
)
最小混相压力(MMP)
CO_(2)驱油
灰色关联度法
遗传算法
油藏温度
原油组分
注入气组成
Keywords
kernel ridge regression(
krr
)
minimum miscible pressure
CO_(2)flooding
grey correlation method
genetic algorithm
reservoir temperature
crude oil components
injection gas composition
分类号
TE341 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
P618.13 [天文地球—矿床学]
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职称材料
题名
基于KRR优化算法的油水系统中CO_(2)溶解度模型
被引量：
3
2
作者
龙震宇
王长权
石立红
叶万立
刘洋
李一帆
机构
长江大学石油工程学院
油气钻采工程湖北省重点实验室(长江大学)
出处
《吉林大学学报（地球科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期194-201,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51404037)。
文摘
油藏中注入CO_(2)可形成CO_(2)-原油-地层水三相动态平衡,CO_(2)在油水系统中的溶解度将直接影响CO_(2)驱油效果和封存潜力。为了对CO_(2)在油水系统中的溶解度模型进行研究,以吉林油田某油水系统为例,利用高温高压PVT分析仪开展CO_(2)在不同体积比例油水系统中的溶解度实验,明确了CO_(2)在油水系统中的溶解规律,并基于实验数据,分别利用网格搜索法(GS)和贝叶斯优化算法(BOA)对核岭回归算法(KRR)的参数进行优化,建立了CO_(2)在油水系统中的溶解度预测模型。研究结果表明:CO_(2)在油水系统中的溶解度随CO_(2)注入量的增加而增大,也随油水体积比升高而增大;基于KRR算法的优化模型中,GS-KRR模型和BOA-KRR模型平均相对误差分别为6.758%和1.998%,说明BOA-KRR具有更高的预测精度。利用BOA-KRR模型预测并绘制不同温度、不同油水体积比下的CO_(2)在油水系统中的溶解度图版,可为CO_(2)碳捕集、利用与封存(CCUS)技术的应用提供支持。
关键词
核
岭
回归
算法(
krr
)
贝叶斯优化算法(BOA)
网格搜索法(GS)
CO_(2)溶解度
溶解度图版
碳捕集、利用与封存(CCUS)技术
Keywords
kernel ridge regression(
krr
)
Bayesian optimization algorithm(BOA)
grid search(GS)
CO_(2)solubility
solubility chart
carbon capture,utilization and storage technology
分类号
TE82 [石油与天然气工程—油气储运工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核岭回归多参数优化的CO_(2)驱最小混相压力模型
李佳旻
张艺钟
张茂林
秦博文
杨宇新
《岩性油气藏》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于KRR优化算法的油水系统中CO_(2)溶解度模型
龙震宇
王长权
石立红
叶万立
刘洋
李一帆
《吉林大学学报（地球科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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