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基于GPR-DE模型的CO_(2)-原油体系最小混相压力研究 被引量:4
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作者 侯智玮 刘勇 +3 位作者 叶锋 官志锐 石丹 杨兴超 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期126-133,共8页
在对中外35个CO_(2)驱油藏注入气体组分、油藏温度、原油组分、注入气体临界温度和最小混相压力进行数据统计和处理的基础上,结合高斯过程回归(GPR)与差分进化算法(DE),建立了预测CO_(2)-原油体系最小混相压力的新模型——GPR-DE模型。... 在对中外35个CO_(2)驱油藏注入气体组分、油藏温度、原油组分、注入气体临界温度和最小混相压力进行数据统计和处理的基础上,结合高斯过程回归(GPR)与差分进化算法(DE),建立了预测CO_(2)-原油体系最小混相压力的新模型——GPR-DE模型。利用统计误差和图形误差评价GPR-DE模型的精确度,利用实验数据和敏感性分析对模型结果进行了验证,并与现有模型的预测结果进行对比。结果表明,GPR-DE模型与其他模型相比,精确度更高、应用范围更广,平均绝对相对误差仅为2.060%,标准差仅为0.0532。GPR-DE模型不仅可以预测CO_(2)-原油体系最小混相压力,还可以预测其他气体与原油体系最小混相压力。 展开更多
关键词 CO_(2) 最小混相压力 高斯过程回归 差分进化算法 gpr-de模型
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