【摘 要】
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在油气田开发过程中,水合物堵塞可能致使油气井减产、管线压差增大,严重的甚至导致管道损坏、停产修井,因此对井筒/管线的水合物预测研究已成为油气开发中重要的技术问题。现
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在油气田开发过程中,水合物堵塞可能致使油气井减产、管线压差增大,严重的甚至导致管道损坏、停产修井,因此对井筒/管线的水合物预测研究已成为油气开发中重要的技术问题。现阶段水合物预测主要利用机理模型和经验方法,但其无法适应各种复杂组分。数据驱动方法在其他行业取得较好的应用,而在石油行业仍处于初级研究阶段,因此本文提出利用数据驱动方法对水合物生成进行预测。本文首先对水合物生成机理模型进行调研,分析了机理模型改进的必要性;用不同的数据驱动方法对水合物生成的应用进行分析与研究,分析发现冗杂的参数不利于模型的收敛,因此对模型中的参数进行降维处理;确定水合物生成模型中的待定系数;本文利用收集的4组水合物生成的物化实验数据,分别利用机理模型、经验方法、数据驱动方法进行计算,并与商业软件Pipesim的预测结果及物化实验结果进行对比评价;最后用浆流机理模型对可能产生水合物的情况预测。结果表明本文选用的三种数据驱动方法的计算结果明显优于其它模型的计算结果,其中基于机理的数据驱动方法预测结果最佳,计算平均误差最小可达0.00825MPa,与实验结果高度吻合。
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