基于灰狼算法的LSSVM模型预测凝析气藏露点压力研究

• 作者: 伍轶鸣 刘志良 孙博文 成荣红 汪鹏 郭平
• 来源期刊: 西安石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 凝析气藏 露点压力 灰狼算法 LSSVM
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 油气田开发与开采
• 页码范围: 78-83,90
• 页数: 7页
• 分类号: TE372
• 字数: 3417字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-064X.2020.02.012

摘要

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、(C1、C2-C6、C7+)摩尔分数、C7+相对分子质量、C7+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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭平	西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室	218	3099	28.0	46.0
2	孙博文	西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室	3	0	0.0	0.0