原油-CO2 MMP预测模型

这是用于确定原油-CO2体系最小混相压力的机器学习模型。

Huang, Can · 田冷 · Jianbang, Wu · Mingyi, Li · Zhongcheng, Li · Jinlong, Li · Wang, Jiaxin · Jiang, Lili · Yang, Daoyong

Fuel 2023

参数信息

平均绝对百分比误差

7.29 %

均方误差

3.7916

决定系数

0.9458

技术优势

统一两种实验方法

模型能够捕捉细管实验和升泡仪实验之间的相关性，在同一框架内准确反映MMP与各影响因素的关系。

预测精度高

在细管实验数据集上，平均绝对百分比误差仅7.29%，均方误差3.7916，决定系数0.9458，优于现有模型。

输入更精细

采用各单一化合物作为输入，而不是伪组分，能够更准确地反映MMP与每个影响因素的关系。

应用场景

• 油藏工程：快速估算油藏条件下原油-CO2最小混相压力，辅助开发方案设计。
• 注气提高采收率：为注气方案筛选混相条件，提高采收率预测效率。
• CCUS：评估CO2驱油混相压力，支持碳封存与利用设计。