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      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的含CO2天然氣偏差因子預(yù)測(cè)

      2014-09-20 08:13:42陳亮袁恩來(lái)孫雷
      斷塊油氣田 2014年3期
      關(guān)鍵詞:摩爾偏差天然氣

      陳亮,袁恩來(lái),孫雷

      (1.中國(guó)石油新疆油田公司勘探開(kāi)發(fā)研究院,新疆 克拉瑪依 834000;2.中國(guó)石油新疆油田公司實(shí)驗(yàn)檢測(cè)研究院,新疆 克拉瑪依 834000;3.西南石油大學(xué)油氣藏地質(zhì)及開(kāi)發(fā)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610500)

      0 引言

      CO2摩爾分?jǐn)?shù)對(duì)天然氣偏差因子有較大的影響。CO2作為酸性氣體,對(duì)天然氣臨界參數(shù)的影響不可忽視,至今尚無(wú)準(zhǔn)確求取含CO2天然氣體系臨界參數(shù)的簡(jiǎn)單方法,常規(guī)計(jì)算主要是對(duì)擬臨界參數(shù)進(jìn)行校正。當(dāng)天然氣中含非烴氣體(CO2,H2S,N2)和水蒸氣時(shí),其臨界參數(shù)校正方法主要有以下3種:1)考慮CO2,H2S及N2影響的 Car-Kobayshi-Burrows 方法[1];2)考慮 H2S,CO2影響的 Wichert-Aziz 校正方法[2];3)郭緒強(qiáng)校正法[3]。研究表明[4-9],各種校正方法僅適用于非烴氣體摩爾分?jǐn)?shù)較低的情況,CO2摩爾分?jǐn)?shù)越高,誤差越大,經(jīng)驗(yàn)公式及臨界參數(shù)校正方法則表現(xiàn)出較強(qiáng)的不適應(yīng)性。

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有強(qiáng)大的自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力,可對(duì)未知體系進(jìn)行科學(xué)學(xué)習(xí)及合理預(yù)測(cè)[10-13]。筆者以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),以實(shí)驗(yàn)壓力(p)、實(shí)驗(yàn)溫度(T)、修正前體系臨界參數(shù)(ppc,Tpc)及 CO2摩爾分?jǐn)?shù)作為輸入變量,繞過(guò)直接準(zhǔn)確求取含CO2天然氣混合體系臨界參數(shù)的過(guò)程,對(duì)含CO2天然氣偏差因子進(jìn)行預(yù)測(cè),同時(shí)與常規(guī)經(jīng)驗(yàn)?zāi)P瓦M(jìn)行對(duì)比,評(píng)價(jià)含CO2天然氣偏差因子計(jì)算模型的適應(yīng)性。

      1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立

      BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工智能模式識(shí)別方法,具有高度并行的處理機(jī)制、高度靈活可變的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及強(qiáng)大的預(yù)測(cè)分析能力[10],目前已廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究預(yù)測(cè)。

      1.1 模型建立

      BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以包含1層或多層隱含層,在不限制其隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的情況下,具有通過(guò)1層隱含層就可實(shí)現(xiàn)任意非線性映射的功能,其模型結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層。如何確定有代表性的輸入?yún)?shù),是模型預(yù)測(cè)的關(guān)鍵。

      含CO2天然氣偏差因子預(yù)測(cè),其輸入層代表的是含CO2天然氣的主要特性,通過(guò)這個(gè)主要特性來(lái)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),根據(jù)學(xué)習(xí)到的結(jié)果計(jì)算其他任意CO2摩爾分?jǐn)?shù)天然氣的偏差因子。范德華對(duì)應(yīng)狀態(tài)原理說(shuō)明,一種物質(zhì)的物理參數(shù)是它對(duì)應(yīng)臨界點(diǎn)物性參數(shù)的函數(shù)[14]。偏差因子亦然,可表示為

      式中:pr為對(duì)比壓力;Tr為對(duì)比溫度;p為氣體的絕對(duì)壓力;T為氣體的絕對(duì)溫度。

      式(1)表明,偏差因子主要由體系的 T,p,Tpc,ppc決定。根據(jù)文獻(xiàn)[1-3],前述3種校正方法修正后的酸性氣體臨界參數(shù)均是天然氣中非烴氣體(CO2,H2S,N2)摩爾分?jǐn)?shù)及修正前體系臨界參數(shù)(ppc,Tpc)的函數(shù)。

      綜合分析,本模型輸入層參數(shù)選擇實(shí)驗(yàn)壓力(p)、實(shí)驗(yàn)溫度(T)、修正前體系臨界參數(shù)(ppc,Tpc)及 CO2摩爾分?jǐn)?shù)作為輸入變量進(jìn)行預(yù)測(cè),因此,輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5,輸出為偏差因子,輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1。根據(jù)計(jì)算要求,本模型選用1層隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5。采用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用函數(shù)newff()進(jìn)行計(jì)算。

      1.2 訓(xùn)練及學(xué)習(xí)方法選擇

      網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與學(xué)習(xí)就是通過(guò)調(diào)整權(quán)重和閥值,使網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出反復(fù)作用于初始化的網(wǎng)絡(luò),以使網(wǎng)絡(luò)誤差最小,從而實(shí)現(xiàn)輸入輸出間的非線性映射。

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多種訓(xùn)練和學(xué)習(xí)方法,本模型以批變模式來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)函數(shù),設(shè)置訓(xùn)練的目標(biāo)均方差為0.001,學(xué)習(xí)速率為0.05。

      1.3 模型驗(yàn)證

      本模型選用相對(duì)誤差來(lái)反映預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)偏離實(shí)驗(yàn)測(cè)定值的程度。學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)主要來(lái)自文獻(xiàn)[4-7],總計(jì)249個(gè)學(xué)習(xí)樣本。CO2摩爾分?jǐn)?shù)分布如表1所示,所選樣品均具有較強(qiáng)的代表性。

      表1 CO2摩爾分?jǐn)?shù)分布

      BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值對(duì)比結(jié)果見(jiàn)圖1。從圖1可以看出,預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值正好分布在45°線上,這表明通過(guò)一定訓(xùn)練后,預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值吻合較好。

      圖1 偏差因子BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值對(duì)比

      定義相對(duì)誤差為

      式中:ε為相對(duì)誤差,%;Zcal為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)偏差因子;Zexp為實(shí)驗(yàn)測(cè)定偏差因子;n為學(xué)習(xí)樣本點(diǎn)數(shù)。

      根據(jù)相對(duì)誤差計(jì)算公式,模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)的相對(duì)誤差僅為0.76%,預(yù)測(cè)精度很高。

      2 模型應(yīng)用

      為驗(yàn)證模型的有效性,采用DBR-PVT儀測(cè)定了不同CO2摩爾分?jǐn)?shù)天然氣的偏差因子,所選氣體CO2摩爾分?jǐn)?shù)分別為 0%,23.60%,53.31%,87.32%,98.67%,樣品組分見(jiàn)表2。實(shí)驗(yàn)溫度80℃,實(shí)驗(yàn)壓力0.10~42.34 MPa。實(shí)驗(yàn)測(cè)試按照《天然氣藏流體物性分析方法》進(jìn)行,結(jié)果見(jiàn)圖2。

      表2 測(cè)試樣品組分

      圖2 不同CO2摩爾分?jǐn)?shù)下天然氣偏差因子實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

      從圖2可以看出,CO2摩爾分?jǐn)?shù)對(duì)天然氣偏差因子有較大的影響。CO2摩爾分?jǐn)?shù)越高,天然氣偏差因子越小。這說(shuō)明,天然氣中CO2摩爾分?jǐn)?shù)越高,相同狀態(tài)下氣體偏離理想氣體的程度越大。

      根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),以 p,T,ppc,Tpc及 CO2摩爾分?jǐn)?shù)作為輸入變量,對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)圖3。

      圖3 偏差因子實(shí)驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

      從圖3可以看出,預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值正好分布在45°線上,表明預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值吻合程度較高。

      3 偏差因子模型計(jì)算對(duì)比

      為了評(píng)價(jià)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)含CO2天然氣偏差因子計(jì)算的適用性,將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果與經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。綜合考慮混合規(guī)則(Key′s,SBV和RK)和校正方法(CKB,WA及GXQ),選取了目前常見(jiàn)的經(jīng)驗(yàn)公式(DAK,DPR,HY,Papay,BB,Granmer、張國(guó)東及李相方模型)[15-20],總計(jì)48種組合,對(duì)5組實(shí)驗(yàn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。計(jì)算結(jié)果表明,經(jīng)驗(yàn)公式(DPR,HY,BB)+修正規(guī)則(Key′,RK)+校正方法(WA,GXQ)組合計(jì)算含CO2天然氣偏差因子效果最好,相對(duì)誤差見(jiàn)表3。

      表3 不同方法計(jì)算CO2氣藏氣體偏差因子誤差對(duì)比

      由表3可知:1)常規(guī)偏差因子計(jì)算模型中,BB模型計(jì)算CO2氣藏氣體偏差因子的精度較高;2)對(duì)于CO2摩爾分?jǐn)?shù)低于50%的天然氣(如樣品1、樣品2),HY,DPR及BB方法計(jì)算的精度都較高,誤差小于3%;當(dāng)CO2摩爾分?jǐn)?shù)超過(guò)50%時(shí)(如樣品3、樣品4及樣品5),DPR及HY方法表現(xiàn)出較強(qiáng)的不適應(yīng)性,計(jì)算誤差大于5%,不能滿足工程要求,BB法適應(yīng)性較強(qiáng),誤差均小于5%;3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)性最強(qiáng),預(yù)測(cè)精度最高,誤差均小于0.5%。

      4 結(jié)論

      1)將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于不同CO2摩爾分?jǐn)?shù)天然氣偏差因子的計(jì)算,為含CO2天然氣偏差因子計(jì)算提供了一種新的方法。

      2)偏差因子計(jì)算模型對(duì)比結(jié)果表明,常規(guī)的偏差因子計(jì)算方法適用于CO2摩爾分?jǐn)?shù)低于50%的天然氣,對(duì)CO2摩爾分?jǐn)?shù)超過(guò)50%的天然氣,誤差均較大。

      3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)性最強(qiáng),對(duì)所有樣品的相對(duì)誤差均小于0.5%,驗(yàn)證了該方法的精確性。

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