利用BP人工神经网络预测盐水中CO2的溶解度

被引：17

作者：

严巡 ^{[1
]}

王长权 ^{[1
]}

袁肖肖 ^{[2
]}

石立红 ^{[1
]}

机构：

[1] 长江大学石油工程学院

[2] 大港油田采油工艺研究院

来源：

中国科技论文 | 2017年 / 12卷 / 24期

关键词：

油气田开发工程; BP人工神经网络; CO2封存; 溶解度; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

O645.12 [溶解度]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

070205 [凝聚态物理]; 140502 [人工智能];

摘要：

盐水中CO2的溶解度参数对CO2地质封存至关重要,通过实验方法获取溶解度数据耗时费力,因此,需要建立理论模型来进行预测,而神经网络由于能够关联复杂变量之间的情况而广受关注。BP神经网络是1种应用最广泛的前馈神经网络,利用实验数据建立1个三层结构的BP神经网络模型用于预测盐水中CO2的溶解度,并对网络的结构参数进行优化设计,得到1种盐水中CO2溶解度预测的BP神经网络模型。同时,利用修正后的亨利定律计算不同条件下的溶解度,并将实验数据、BP模型预测结果与亨利定律做对比,为确定盐水中CO2的溶解度提供了1种新方法。

引用

页码：2831 / 2834

页数：4

共 9 条

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