【論文推薦】基于GWO-ANN的氣固兩相流出砂監(jiān)測(cè)方法研究

第52卷 第4期

作者：劉升虎；司澤晨；蔣金桂；邢亞敏

作者單位：1.西安石油大學(xué)陜西省油氣井測(cè)控技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

摘要：

隨著全球石油和天然氣行業(yè)的快速發(fā)展和需求增長(zhǎng)，出砂問(wèn)題對(duì)設(shè)備和管道的影響顯著，導(dǎo)致生產(chǎn)效率下降和安全風(fēng)險(xiǎn)增加。為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出砂量，降低油氣開(kāi)采風(fēng)險(xiǎn)和成本，提出一種基于灰狼優(yōu)化算法（GWO）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）結(jié)合的出砂量預(yù)測(cè)模型。針對(duì)傳統(tǒng)模型誤差較大的問(wèn)題，提出的GWO-ANN出砂量預(yù)測(cè)模型通過(guò)灰狼優(yōu)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏差，可提高模型的預(yù)測(cè)精度和魯棒性。在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)部分，通過(guò)振動(dòng)傳感器采集氣-砂兩相流的出砂信號(hào)，并利用希爾伯特-黃變換（HHT）分析出砂信號(hào)的頻帶特征，用有限沖激響應(yīng)（FIR）濾波器對(duì)噪聲進(jìn)行濾除。使用主成分分析（PCA）方法減少信號(hào)特征的復(fù)雜度，將主要特征輸入GWO-ANN模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，GWO-ANN模型在測(cè)試集上最大相對(duì)誤差較小，表明GWO-ANN模型能夠有效地監(jiān)測(cè)出砂量，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。

關(guān)鍵詞：

出砂量預(yù)測(cè); 氣固兩相流; 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 灰狼優(yōu)化算法;

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