基于机器学习的油气水三相混输管道起点压力预测

• 作者: 牛鹏涛 杜渐 潘诗元 徐宁 耿宇 李焯超 梁永图 李欣泽
• 来源期刊: 油气田地面工程
• 学科: 工学
• 关键词: 混输管道;油气水三相流;机器学习;预测模型;压力预测;GA-BP
• 年，卷（期）: 2025,（2）
• 所属期刊栏目: 储运工程
• 页码范围: 36-41,48
• 页数: 7页
• 语种: 中文

摘要

准确的油气水三相混输管道压力计算是油气集输管道优化设计和安全管理的关键，目前缺乏完全普适的油气水三相混输管道的压力预测方法。为了提高现场管理水平，针对西北S油田油气水三相混输管道建立了基于机器学习算法的起点压力预测模型。针对现场某混输管道建立PIPESIM模型，基于实际的管内流体物性、管道边界条件等参数，模拟了大量运行数据；为防止模型过拟合、提高模型的泛化能力，将数据随机打乱，并基于预测误差损失函数训练模型。以RMSE、MAE、R2为评价指标，对比了SVM、DT、RF、XGBoost、BP和GA-BP这6种回归预测模型。研究结果表明：GA-BP神经网络取得了该混输管道起点压力最准确的预测结果，其决定系数达到了0.999 6,RMSE和MAE分别为1.531 9和1.142 0，表明模型的拟合能力优良，具有优越的学习能力和自适应拟合能力。该预测模型可用于油田油气水三相混输管道的压力监测，有效提高油田智能化运行管理水平。