基于电阻抗谱特性与集成神经网络的天然气水合物饱和度软测量模型

摘要：

含天然气水合物饱和度的计算是储层优选和资源量评估的关键参数,针对目前数据解释模型计算精度低以及模型输入参数少等问题,提出了一种基于电阻抗特性参数和集成神经网络的软测量模型建立方法;在对电阻抗谱数据进行预处理、特征参数提取以及选择的基础上形成了样本集,针对4对传感器分别设计了BP神经网络,采用平均法作为集成策略将4个BP网络作为子网络进行集成得到集成网络模型;模型测试结果表明:通过集成网络模型计算得到的含水合物饱和度值平均相对误差3.33％、平均绝对误差0.001 4、均方根误差为6.56％,三项误差指标均低于各个子网络的计算误差;在宽频范围内对含水合物沉积物进行电阻抗谱测试能够获得沉积物的频率响应特性以及特性描述参数,可为神经网络模型提供大量的输人参数;利用集成神经网络能够综合应用位于不同测量方位的多个传感器的测量数据,通过采用适合的集成策略能够克服水合物空间分布不均匀对饱和度计算准确度的不利影响.

关键词：含水合物饱和度、阻抗模值、BP神经网络、集成网络、软测量模型

所属期刊栏目：28

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目;中国石油科技创新基金项目;山东省自然科学基金项目;山东省重点研发计划项目;中央高校基本科研业务费专项资金项目

在线出版日期：2020-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：32-37