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
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- DOI:
- 作者:
- 杨威, 薛钊, 蔡文慧, 王婷, 田东海, 梁昌晶
- 作者单位:
- 1. 华北石油管理局有限公司苏里格勘探开发分公司, 内蒙古鄂尔多斯 150626;2. 中国石油华北油田公司友信勘探开发服务有限公司, 河北任丘 062552;3. 中国石油华北油田公司第二采油厂, 河北霸州 065700;4. 中国石油华北油田公司二连分公司, 内蒙古锡林浩特 026000
- 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
- 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。