基于FOA-SVM模型的油田采出液管道结垢趋势预测

• 作者: 何强
• 来源期刊: 油气田地面工程
• 关键词: 采出液管道 结垢趋势 影响因素 预测误差 FOA-SVM模型
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 原油集输处理
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6896.2020.03.008

摘要

针对油田采出液管道的钙镁无机盐结垢趋势问题,建立了FOA-SVM模型,使用新疆油田实验和测算得到了136组管道结垢趋势及影响因素数据,利用其中的116组数据对模型进行训练,对剩余的20组数据进行预测,并将预测结果与BP神经网络模型、CV-SVM模型以及LS-SVM模型进行对比,以此验证FOA-SVM模型在该领域应用的先进性.研究表明:影响采出液管道结垢趋势的相关因素较多,这是制约结垢趋势预测准确度的主要原因;应用FOA-SVM模型对结垢趋势进行预测,预测结果的误差小于其他预测模型,模型训练时间为2.68 s,仅略高于BP神经网络模型,证明FOA-SVM模型应用于管道结垢量预测具有很强的先进性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何强	中国石油新疆油田公司风城油田作业区	7	2	1.0	1.0