基于WOA-LSSVM模型的近临界区CO_(2)物性预测

贺三; 唐凯; 张茂超; 薛雅文; 薛世奇

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基于WOA-LSSVM模型的近临界区CO_(2)物性预测

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针对CO_(2)状态方程难以准确预测CO_(2)在近临界区的物性参数的问题,采用以鲸鱼优化算法(WOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合模型(WOA-LSSVM),对近临界区CO_(2)物性进行预测。预测结果表明:同REFPROP软件与PSO-LSSVM模型相比,WOA-LSSVM模型预测近临界区CO_(2)物性具有更高的精度。相比REFPROP软件,WOA-LSSVM模型将密度与粘度预测结果的均方根误差由133.67、9.33降至35.61、1.58,平均相对误差由31.8%、30.25%降至6.88%、3.88%,决定系数由0.59、0.62提高至0.86、0.83。此外,相对误差在10%以下占比均由0%分别提高到69.23%、92.31%。

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来源
《计量学报》 |2023年第5期|803-809|共7页
作者
贺三; 唐凯; 张茂超; 薛雅文; 薛世奇;
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作者单位

西南石油大学石油与天然气工程学院;

中国石油工程建设有限公司西南分公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类物理化学计量;无线电计量;
关键词
计量学; CO_(2)物性预测; 鲸鱼优化算法; 最小二乘支持向量机; 近临界区; 密度; 粘度;

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