基于支持向量机的酸性天然气水合物生成条件预测

【摘要】：针对高含H2S、CO2天然气水合物生成条件预测准确性较低的问题,引入1种酸性气体(H2S+CO2)相对于CH4的贡献因子(σ),建立一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)预测高含H2S、CO2天然气水合物生成条件的新模型。该模型以σ、CH4、H2S、CO2摩尔分数和水合物生成温度为输入变量,以水合物生成压力为输出变量。在SVM模型59个实验点训练的基础上,进行了20个数据点的水合物生成条件预测。最后,基于杠杆方法,开展了所有数据(79个)的异常点检测。结果表明:在n(H2S)=4.95%~26.62%、n(CO2)=6.81%~22.30%条件下,SVM模型预测的平均绝对相对偏差(average absolute relative deviation,AARD)为5.70%,且所有数据点均未出现异常值。从而为酸性天然气水合物生成条件的准确预测提供了1种行之有效的新方法。 【作者单位】： 西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室;
【关键词】： 油气田开发 酸性天然气 水合物 支持向量机 异常点检测
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20125121120002) 国家自然科学基金资助项目(51404205)
【分类号】：TE31
【正文快照】： 天然气水合物是由气体小分子(如轻烃、H2S、CO2、N2)在一定温度、压力条件下和水结合形成的笼型结晶状包合物。由于H2S在相对高温、低压条件下更易与水分子结合生成水合物,因此,与烃类气体相比,当天然气中高含H2S、CO2时,酸性天然气更易于形成水合物。水合物生成会造成井筒及

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