基于BP神经网络预测硫在高含硫气体中溶解度
元素硫在高含硫气体中溶解度的研究是硫沉积机理研究、硫沉积预测和处理技术研究的前提和基础,也是元素硫沉积室内研究工作的核心课题.为关联和预测硫在高含硫气体中的溶解度,提出误差逆向传播人工神经网络(BP ANN)模型,并设计了该模型的计算过程,讨论了该模型的参数设置.计算结果表明,该模型具有较好的模拟及内推功能,可作为模拟和内推硫在高含硫气体中溶解度的一种较好手段,但外推效果较差.与现有其它计算硫溶解度的模型相比,优于Chrastil缔合模型和经验公式所计算的结果,与状态方程法和六参数缔合模型的计算结果相当.
高含硫气藏 天然气开采 元素硫沉积 溶解度 BP神经网络
陈磊 李长俊
西南石油大学 石油与天然气工程学院
国内会议
贵阳
中文
237-245
2014-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）