小波神经网络模型预测二氧化碳+水溶液体系界面张力

• 作者: 刘平礼 张云飞 李年银 杜新伟 江安
• 来源期刊: 应用数学和力学
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 界面张力 二氧化碳+水溶液体系
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 页码范围: 1136-1145
• 页数: 10页
• 分类号: TE311
• 语种: 中文
• DOI: 10.21656/1000-0887.370339

摘要

二氧化碳+水溶液体系界面张力(IFT)是影响地层中气水两相运移特性的重要参数之一,对二氧化碳捕集、埋存至关重要.为了快速准确地确定二氧化碳+水溶液体系IFT,对已有IFT实验结果进行了统计整理,得到了1677组样本数据,考虑了压力,温度,气体中甲烷、氮气含量,水溶液中一价阳离子(Na+,K+)浓度、二价阳离子(Ca2+,Mg2+)浓度6个因素对IFT的影响,建立了小波神经网络(WNN)预测模型对二氧化碳+水溶液体系IFT进行预测.模拟结果表明,随机选取839组数据作为训练集样本,得到的小波神经网络结构为6-16-1,该模型预测IFT的平均绝对误差(MMAE)、平均相对误差(MMARE)、方差(MMSE)和相关度(R2)分别为1.23 mN/m,3.30％,2.30 mN2/m2,0.988.与最新提出的多元拟合模型和BP神经网络模型对比结果表明,小波神经网络模型预测精度最高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘平礼		104	667	16.0	22.0
2	江安		12	8	1.0	2.0
4	李年银		31	218	6.0	14.0
5	杜新伟		2	5	1.0	2.0
8	张云飞		1	1	1.0	1.0