基于网格搜索-随机森林算法的水合物结构与生成条件预测

• 作者: 杨威 薛钊 蔡文慧 王婷 田东海 梁昌晶
• 来源期刊: 石油工程建设
• 关键词: 水合物结构 水合物生成条件 预测 随机森林算法 网格搜索
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 采输技术|OIL RECOVERY & TRANSPORTATION
• 页码范围: 20-24
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2206.2021.02.005

摘要

水合物的生成会给地面、井筒、地层的油气生产带来诸多安全问题,而气体组分和外部因素是水合物生成的决定因素,因此水合物结构与生成条件的预测对油气的安全生产具有重要意义.针对目前水合物生成条件预测方法的局限性,采用具有分类和回归功能的随机森林算法,对水合物的结构类型和生成温度进行预测.结果表明,对于水合物类型的分类,GS-RFC算法的训练集和测试集的计算准确率均超过了92％,召回率、精确率和Fβ值分别为0.94、0.91和0.915,分类效果最好;对于水合物生成温度的回归预测,GS-RFR预测模型的误差最小,平均绝对百分比误差为1.91％,均方根误差为0.35,相关系数为0.987,属于无偏估计数据驱动的深层模型.