基于LSSVM的天然气水合物生成条件预测模型建立

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1、第44卷第4期当代化工VO].44.N0.42015年4月ContemporaryChemicalIndustryApril,2015基于LS—SVM的天然气水合物生成条件预测模型建立王飞,阿斯汉,王卫强,柴多(辽宁石油化工大学,辽宁抚顺I13001)摘要:在天然气管线内生成的水合物会严重影响天然气的开采、运输,因而天然气水合物的预测方法和防治措施备受重视。针对天然气水合物生成条件,考虑天然气组分对水合物生成的影响,为简化计算、提高预测精度,引入一种能够很好解决复杂物理问题的最小二乘支持向量机(LS—SVM),并且通过Matlab语言编程,建立了一种包含CH浓度、CO浓度、

2、H2S浓度以及水合物生成温度为输入,水合物生成压强为输出的天然气水合物生成条件预测模型,同时将实验数据作为最小二乘支持向量机训练数据并进行预测分析。结果表明,该预测模型不仅拥有较高的预测精度,而且方法简单、可行,为天然气水合物生成条件预测提供了一种新的解决方法。关键词:天然气;水合物;生成条件;最Axe-乘支持向量机中图分类号:TE8文献标识码:A文章编号:1671—0460(2015)04—0789—03EstablishmentofthePredictionModeloftheFormingConditionsofNaturalGasHydrateBasedonLeas

3、tSquareSupportVectorMachineWANGFei,ASi—han,WANGWei-qiang,CHAIDuo(LiaoningShihuaUniversity,LiaoningFushun113001,China)Abstract:Thehydrategeneratedinthenaturalgaspipelinewillseriouslyaffectthenaturalgasproduction,transportation,andthepredictionmethodsandcontrolmeasuresofnaturalgashydrate(NGH

4、)haveattractedgreataRention.Fornaturalgashydrateformationconditions,consideringtheinfluenceofthecomponentsonthegashydrateformation,inordertosimplifythecalculationandimprovethepredictionaccuracy,throughintroducingleastsquaressupportvectormachines(LS—SVM)andusingMatlablanguageprogramming,apr

5、edictionmodelofnaturalgashydrateformationconditionswasestablishedwiththeconcentrationsofCH4,H2S,CO2andhydrateformationtemperatureastlleinput.thepressureofhydrateformationastheoutput.Atthesametime.theexperimentaldatawereusedasLeastSquaresSupportVectorMachinetrainingdatatocarryouttheforecast

6、analysis.Theresultsshowthattheforecastingmodelhashigherpredictionaccuracy,andthemethodissimpleandfeasible,canprovideanewsolutionforpredictionofnaturalgashydrateformationconditions.Keywords:Naturalgas;Hydrate;Formationconditions;Leastsquaressupportvectormachine天然气在运输的过程中当温度和压力达到一定性并且具有较好的推广

7、性,但是BP网络模型必须值的条件下水和天然气组分中的小分子气体会形成是在有大量训练样本的情况下才有效,在实际现场一种冰雪状复合物也就是天然气水合物,而且水合数据和实验数据都为小样本的前提下会对预测精度物的聚合累积会导致管道堵塞等不良后果,甚至事产生一定的负面影响。故的发生Ⅲ。提高天然气水合物的预测精度,可以由Vapnik等人提出了一种在解决小样本、非线为防治水合物提供一定理论支持,从而可以更好地性问题方面具有优势的,并且数学理论严密的机处理由水合物造成的不良后果。器学习算法支持向量机(sVM)。近几年,SVM凭传统

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