基于灰狼算法的LSSVM模型预测凝析气藏露点压力研究

伍轶鸣; 孙博文; 成荣红; 刘志良; 郭平; 汪鹏

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基于灰狼算法的LSSVM模型预测凝析气藏露点压力研究

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针对凝析气藏露点压力预测准确性相对较低的问题,基于数据挖掘,提出了一种将灰狼算法(GWO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的新模型(GWO-LSSVM模型)。在Pearson关联性分析基础上,选取气藏温度、(C 1、C 2-C 6、C 7+)摩尔分数、C 7+相对分子质量、C 7+相对密度作为新模型的自变量,露点压力为因变量。采用公开发表的37个露点压力数据优化GWO-LSSVM模型参数(γ,σ2),然后对10组TLM油田实测露点压力数据进行预测。结果表明:GWO-LSSVM模型预测精度较高,平均绝对相对误差(AARD)仅为2.6%。最后,根据Leverage方法,进行了所有数据的异常点检测。本研究为凝析气藏露点压力预测提供了一种有效方法。

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来源
《西安石油大学学报：自然科学版》 |2020年第2期|78-83|共7页
作者
伍轶鸣; 孙博文; 成荣红; 刘志良; 郭平; 汪鹏;
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作者单位

中国石油塔里木油田分公司勘探开发研究院;

新疆库尔勒841000;

西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室;

四川成都610500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类凝析气田开发与开采;
关键词
凝析气藏; 露点压力; 灰狼算法; LSSVM;

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