在水系统中预测溶性的机器学习模型
Mehdi Maleki1, Ali Akbari2, Yousef Kazemzadeh3
1Department of Petroleum Engineering, Faculty of Petroleum, Gas, and Petrochemical Engineering, Persian Gulf University, Bushehr, Iran.
机器学习准确地预测盐水层中的溶性,这是有效储存的关键挑战. 这种优化增强了水库管理,并支持了二氧化碳减排目标.
科学领域:
- 地质科学
- 化学工程
- 数据科学
背景情况:
- 储存对于减少二氧化碳排放至关重要,尤其是在石油和天然气行业.
- 盐水层中的溶性对储存效率和水库稳定性构成重大挑战.
- 了解溶解动力学对于优化地下储存技术至关重要.
研究的目的:
- 使用机器学习算法预测盐水层中的溶性.
- 确定影响溶性的关键因素,包括压力,温度和盐度.
- 评估各种机器学习模型的性能.
主要方法:
- 使用的机器学习算法:贝叶斯推断,线性回归,随机森林 (RF),人工神经网络 (ANN),支持向量机器 (SVM) 和最小平方提升 (LSBoost).
- 在实验数据和涵盖广泛热力学条件的数值模拟上训练模型.
- 应用技术以确定溶解度和影响参数之间的非线性关系.
主要成果:
- 随机森林 (RF) 模型表现出卓越的性能,测试数据的R2为0.9810和训练数据的R2为0.9915.
- 根平均平方误差 (RMSE) 值较低,测试数据为0.048,训练数据为0.032.
- 机器学习模型准确地预测了对压力,温度和盐度高度敏感的溶性.
结论:
- 机器学习提供了一种强大的方法来准确预测盐水层中的溶性.
- 通过这些预测能力,可以实现最佳的储存和储库管理.
- 这项研究支持作为清洁能源和工业前体的发展.
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