天然气水合物生成条件的神经网络方法预测

【摘要】：石油、天然气开采、加工和运输过程中在一定温度和压力下形成的天然气水合物,会堵塞井筒、地层孔隙,从而影响油气井产能。由于在实验室或现场要对形成水合物的影响因素进行综合判定具有相当难度,故从影响水合物形成的相关因素出发,针对前人研究天然气水合物生成预测方法的优缺点,引入了具有解决复杂系统问题能力的人工神经网络(ANN)理论,运用Matlab(r)语言编程建立了一个包含6个神经元(CH4、C2H6、C3H8、C4+、其他气含量及压力)输入的三层向前BP网络模型,对天然气水合物生成条件进行了预测。采用引自不同文献的有关天然气水合物生成的实验室测试值建立适应本模型的样本,将经过学习后的神经网络模型运用于实际气田水合物预测,实验值与模型预测值具有很好的一致性,取得了令人满意的效果。实践证明该模型准确、可靠,具有良好的推广性。 【作者单位】：
【关键词】： 天然气 水合物 神经网络 计算机程序 预测
【基金】：中国石油天然气集团公司创新基金项目“天然气水合物相态行为及动力学研究”资助(编号:04E7047)。
【分类号】：P744.3
【正文快照】： 一、引言人工神经网络是采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞的结构和功能。能模拟人脑的并行信息处理方式,具有较强的处理非线性问题的能力,对于解决较为复杂的系统问题提供了有效的途径[12]。天然气水合物是在石油、天然气开采、加工和运输过程中,在一定温度和压力下天

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