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基于机理分析与数据驱动的CO_(2)溶解度计算方法
1
作者
阎凤元
雷海申
+6 位作者
王睿
郭俊垚
林炬
李金许
张雷
史博会
宋尚飞
《石油与天然气化工》
北大核心
2025年第2期51-61,共11页
目的在碳捕集封存技术发展背景下,为能更高效准确地计算CO_(2)在水中的溶解度,分别探究基于机理分析与基于数据驱动的CO_(2)溶解度计算方法。方法首先,根据公开文献收集、整理了2029组不同温度、压力条件下CO_(2)在水中的溶解度数据并...
目的在碳捕集封存技术发展背景下,为能更高效准确地计算CO_(2)在水中的溶解度,分别探究基于机理分析与基于数据驱动的CO_(2)溶解度计算方法。方法首先,根据公开文献收集、整理了2029组不同温度、压力条件下CO_(2)在水中的溶解度数据并建立数据库;随后,利用该数据库对经典的亨利定律进行了修正,并且在修正时考虑压力在水合物生成区域内可能生成水合物的影响;最后,基于BP神经网络建立了数据驱动模型来计算CO_(2)在水中的溶解度。数据驱动模型建立的过程中,以相对误差作为模型评价指标,优选温度、压力和矿化度作为输入变量。结果亨利定律修正后压力低于15 MPa时计算结果的平均相对误差为25.29%,与修正前相比下降了27.11个百分点;压力高于15 MPa时计算结果的平均相对误差为29.49%,与修正前相比下降了91.86个百分点。数据驱动模型的平均相对误差降低至20.64%,计算结果比修正后的亨利定律更为准确。结论提出了简便有效、精度更高的CO_(2)溶解度计算方法。
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关键词
碳排放
CO_(2)
溶解度
亨利定律
BP神经网络
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职称材料
题名
基于机理分析与数据驱动的CO_(2)溶解度计算方法
1
作者
阎凤元
雷海申
王睿
郭俊垚
林炬
李金许
张雷
史博会
宋尚飞
机构
北京
科
技大学新材料
技术
研究院
中国石油大学(
北京
)机械与储运工程学院油气管道输送安全国家工程研究中心
工业和信息化部电子第五研究所
工业软件工程化与应用
技术
工业和信息化部重点实验室
北京智网数科技术有限公司
出处
《石油与天然气化工》
北大核心
2025年第2期51-61,共11页
基金
国家自然科学基金“裹挟粉砂的水基流动体系中CO_(2)-CH_(4)水合物分解动力学机制”(52104069)
北京市自然科学基金“深水油气混输管道中赋存蜡的水合物生成传热传质机制研究”(3192027)
+1 种基金
中国石油大学(北京)科学基金“天然气水合物开发过程中水合物分解动力学机理研究”(2462023BJRC018)
中国石油大学(北京)科学基金“基于大数据的天然气管网智能运行与控制研究”(2462020YXZZ045)。
文摘
目的在碳捕集封存技术发展背景下,为能更高效准确地计算CO_(2)在水中的溶解度,分别探究基于机理分析与基于数据驱动的CO_(2)溶解度计算方法。方法首先,根据公开文献收集、整理了2029组不同温度、压力条件下CO_(2)在水中的溶解度数据并建立数据库;随后,利用该数据库对经典的亨利定律进行了修正,并且在修正时考虑压力在水合物生成区域内可能生成水合物的影响;最后,基于BP神经网络建立了数据驱动模型来计算CO_(2)在水中的溶解度。数据驱动模型建立的过程中,以相对误差作为模型评价指标,优选温度、压力和矿化度作为输入变量。结果亨利定律修正后压力低于15 MPa时计算结果的平均相对误差为25.29%,与修正前相比下降了27.11个百分点;压力高于15 MPa时计算结果的平均相对误差为29.49%,与修正前相比下降了91.86个百分点。数据驱动模型的平均相对误差降低至20.64%,计算结果比修正后的亨利定律更为准确。结论提出了简便有效、精度更高的CO_(2)溶解度计算方法。
关键词
碳排放
CO_(2)
溶解度
亨利定律
BP神经网络
Keywords
carbon emission
carbon dioxide(CO2)
solubility
Henry's law
BP neural network
分类号
X701 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于机理分析与数据驱动的CO_(2)溶解度计算方法
阎凤元
雷海申
王睿
郭俊垚
林炬
李金许
张雷
史博会
宋尚飞
《石油与天然气化工》
北大核心
2025
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