计量学报

作者：贺三,唐凯,张茂超,薛雅文,薛世奇

单位：西南石油大学 石油与天然气工程学院, 四川 成都 610500

关键词：计量学; CO2物性预测; 鲸鱼优化算法; 最小二乘支持向量机; 近临界区; 密度; 粘度

基金：四川省科技厅应用基础研究项目(2020YJ0393);油气藏地质及开发工程国家重点实验室开放基金(PLN0448)

针对CO2状态方程难以准确预测CO2在近临界区的物性参数的问题,采用以鲸鱼优化算法(WOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合模型(WOA-LSSVM),对近临界区CO2物性进行预测。预测结果表明:同REFPROP软件与PSO-LSSVM模型相比,WOA-LSSVM模型预测近临界区CO2物性具有更高的精度。相比REFPROP软件,WOA-LSSVM模型将密度与粘度预测结果的均方根误差由133.67、9.33降至35.61、1.58,平均相对误差由31.8%、30.25%降至6.88%、3.88%,决定系数由0.59、0.62提高至0.86、0.83。此外,相对误差在10%以下占比均由0%分别提高到69.23%、92.31%。

来源：2023年第5期

《计量学报》期刊编辑部

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