天然气工业
天然氣工業
천연기공업
NATURAL GASINDUSTRY
2006年
7期
85-87
,共3页
天然气%水合物%神经网络%计算机程序%预测
天然氣%水閤物%神經網絡%計算機程序%預測
천연기%수합물%신경망락%계산궤정서%예측
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.
石油、天然氣開採、加工和運輸過程中在一定溫度和壓力下形成的天然氣水閤物,會堵塞井筒、地層孔隙,從而影響油氣井產能.由于在實驗室或現場要對形成水閤物的影響因素進行綜閤判定具有相噹難度,故從影響水閤物形成的相關因素齣髮,針對前人研究天然氣水閤物生成預測方法的優缺點,引入瞭具有解決複雜繫統問題能力的人工神經網絡(ANN)理論,運用Matlab(r)語言編程建立瞭一箇包含6箇神經元(CH4、C2H6、C3H8、C4+、其他氣含量及壓力)輸入的三層嚮前BP網絡模型,對天然氣水閤物生成條件進行瞭預測.採用引自不同文獻的有關天然氣水閤物生成的實驗室測試值建立適應本模型的樣本,將經過學習後的神經網絡模型運用于實際氣田水閤物預測,實驗值與模型預測值具有很好的一緻性,取得瞭令人滿意的效果.實踐證明該模型準確、可靠,具有良好的推廣性.
석유、천연기개채、가공화운수과정중재일정온도화압력하형성적천연기수합물,회도새정통、지층공극,종이영향유기정산능.유우재실험실혹현장요대형성수합물적영향인소진행종합판정구유상당난도,고종영향수합물형성적상관인소출발,침대전인연구천연기수합물생성예측방법적우결점,인입료구유해결복잡계통문제능력적인공신경망락(ANN)이론,운용Matlab(r)어언편정건립료일개포함6개신경원(CH4、C2H6、C3H8、C4+、기타기함량급압력)수입적삼층향전BP망락모형,대천연기수합물생성조건진행료예측.채용인자불동문헌적유관천연기수합물생성적실험실측시치건립괄응본모형적양본,장경과학습후적신경망락모형운용우실제기전수합물예측,실험치여모형예측치구유흔호적일치성,취득료령인만의적효과.실천증명해모형준학、가고,구유량호적추엄성.
