人工神经网络预测高含CO_2天然气的含水量

【摘要】：提出了一种基于人工神经网络模型预测高含CO_2天然气的含水量的新方法。网络输入变量CO_2摩尔分数、温度、压力,网络的输出为高含CO_2天然气的含水量。该人工神经网络模型能够估算温度在20.0～200.0℃,压力在0.1～70.0 MPa,CO_2摩尔分数高达70%天然气中水蒸汽的含量。对比文中建立的人工神经网络模型和目前常用的3种预测高含CO_2天然气的含水量的经验模型,结果表明,人工神经网络的平均相对误差值最小,为1.275%,3种经验模型在CO_2含量较高时,预测精度较低。这就表明,人工神经网络模型在预测高含CO_2天然气含水量时,比3种常用的经验模型更具有优势。 【作者单位】： "油气藏地质及开发工程"国家重点实验室·西南石油大学;重庆矿产资源开发有限公司;
【关键词】： 神经网络 高含CO_ 天然气 含水量
【基金】：国家自然科学基金“废弃气藏CO_2地质封存机制及运移规律研究”(51274173)
【分类号】：TE642
【正文快照】： 西南石油大学学报(自然科学版)20 13年在天然气开采、集输、脱水和防止水合物生成等气体处理和加工过程中，都需要确定天然气的含水量川。运输过程中由于温度和压力的变化而形成的凝析水是个麻烦问题，它将增加管道中的压力降，特别是天然气中含有HZs和coZ，更容易引起管道的

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