构成机器学习框架用于预测天然气中的溶性:将预测准确度与环境和运营完整性相结合
Saad Alatefi1, Menad Nait Amar2, Ahmad Alkouh1
1Department of Petroleum Engineering Technology, College of Technological Studies, PAAET, Kuwait City 70654, Kuwait.
一个新的机器学习模型准确地预测了天然气中的溶性,这对于工业安全和环境保护至关重要. 这种级联前向神经网络 (CFNN) 提供了一个可靠的工具来优化去除的过程.
科学领域:
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 环境科学 环境科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 天然气中的污染对工业设备和环境构成重大风险.
- 准确预测的溶解度对于工艺安全,环保合规以及气体加工的运营效率至关重要.
研究的目的:
- 开发一个全面的机器学习 (ML) 框架来估计天然气组件中的溶性.
- 为了提供一个准确和具有成本效益的预测工具,在各种条件下预测水平.
主要方法:
- 开发了一个利用组成输入的机器学习框架.
- 评估的模型包括级联前向神经网络 (CFNN),自适应提升决策树 (AdaBoost-DT) 和分类提升 (CatBoost).
- 使用可解释AI技术 (SHAP) 来验证特征相关性和模型行为.
主要成果:
- 该CFNN模型表现出极高的准确性,R2为0.9999和RMSE为3.7063ppb.
- 模型的性能得到了增强,包括中间碳化合物 (C3-C5) 的扩展数据集.
- 与传统的热力学模型相比,CFNN在简单和多元件系统中显示出优越的概括性.
结论:
- 开发的CFNN模型提供了一个强大而可靠的工具,用于预测天然气中的溶性.
- 这一ML框架支持气体处理中更好的决策,包括溶剂选择和消除的优化.
- 该工具有助于减轻与排放相关的环境风险,与监管标准和可持续发展目标保持一致.
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