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基于IAO-PNN模型的天然气水合物生成条件预测研究
被引量：
2
1
作者
梁龙贵
张龙
+3 位作者
郭仕为
景玉平
梁挺
李姜超
《低碳化学与化工》
CAS
北大核心
2023年第6期170-176,共7页
为降低流动保障中水合物堵塞导致的问题,收集天然气水合物生成实验数据,构造了概率神经网络(PNN)模型。通过自适应权重和双曲正切函数,对天鹰(AO)算法进行改进,实现了平滑参数的优化,最终建立了基于IAO-PNN的水合物生成条件预测模型。...
为降低流动保障中水合物堵塞导致的问题,收集天然气水合物生成实验数据,构造了概率神经网络(PNN)模型。通过自适应权重和双曲正切函数,对天鹰(AO)算法进行改进,实现了平滑参数的优化,最终建立了基于IAO-PNN的水合物生成条件预测模型。通过与热力学模型及机器学习模型进行比较,验证了算法的优越性。结果表明,AO算法改进后(IAO),寻优精度和收敛速度明显优于AO、粒子群(PSO)和麻雀(SSA)等智能算法;IAO-PNN模型与实验数据的吻合性相对最高,适合二元体系、多元体系、酸性体系和醇盐体系中的水合物生成条件预测,且在高压环境下的预测效果良好;与热力学模型及机器学习模型相比,IAO-PNN模型在训练集上的均方根误差(RMSE)为0.6176、决定系数(R2)为0.9994,测试集上的RMSE为0.7624、R2为0.9991,表现出良好的泛化性能。通过现场验证,IAO-PNN模型适用性良好,可为现场解堵措施的制定提供参考。
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关键词
IAO-PNN模型
天然气
水合物
热力学模型
机器学习
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职称材料
题名
基于IAO-PNN模型的天然气水合物生成条件预测研究
被引量：
2
1
作者
梁龙贵
张龙
郭仕为
景玉平
梁挺
李姜超
机构
中国石油
塔里木油田公司
克拉
采油
气
管理区
地面工艺部
中国石油塔里木油田公司克拉采油气管理区克深
中国石油
塔里木油田公司
克拉
采油
气
管理区
生产办
出处
《低碳化学与化工》
CAS
北大核心
2023年第6期170-176,共7页
基金
中国石油天然气股份有限公司重点项目(S2022013E)。
文摘
为降低流动保障中水合物堵塞导致的问题,收集天然气水合物生成实验数据,构造了概率神经网络(PNN)模型。通过自适应权重和双曲正切函数,对天鹰(AO)算法进行改进,实现了平滑参数的优化,最终建立了基于IAO-PNN的水合物生成条件预测模型。通过与热力学模型及机器学习模型进行比较,验证了算法的优越性。结果表明,AO算法改进后(IAO),寻优精度和收敛速度明显优于AO、粒子群(PSO)和麻雀(SSA)等智能算法;IAO-PNN模型与实验数据的吻合性相对最高,适合二元体系、多元体系、酸性体系和醇盐体系中的水合物生成条件预测,且在高压环境下的预测效果良好;与热力学模型及机器学习模型相比,IAO-PNN模型在训练集上的均方根误差(RMSE)为0.6176、决定系数(R2)为0.9994,测试集上的RMSE为0.7624、R2为0.9991,表现出良好的泛化性能。通过现场验证,IAO-PNN模型适用性良好,可为现场解堵措施的制定提供参考。
关键词
IAO-PNN模型
天然气
水合物
热力学模型
机器学习
Keywords
IAO-PNN model
natural gas
hydrate
thermodynamic model
machine learning
分类号
TE375 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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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IAO-PNN模型的天然气水合物生成条件预测研究
梁龙贵
张龙
郭仕为
景玉平
梁挺
李姜超
《低碳化学与化工》
CAS
北大核心
2023
2
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