[發明專利]基于模型融合的甲烷水合物生成速率預測方法及系統

在審

• 申請號: 202011100237.9
• 申請日: 2020-10-15
• 公開（公告）號: CN114429800A
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發明（設計）人: 陳旭東;張樂;賀甲元;王海波;楊麗紅;岑學齊;柴國興
• 申請（專利權）人: 中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司石油勘探開發研究院
• 主分類號: G16C20/70
• 分類號: G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京思創畢升專利事務所 11218
• 代理人: 孫向民;廉莉莉

本發明公開一種基于模型融合的甲烷水合物生成速率預測方法及系統。本發明在獲取包含有多個由甲烷水合物生成速率及其影響因素構成的數據組的樣本集的之后，至少采用兩種數學建模算法，分別基于樣本集建立相應的甲烷水合物生成速率預測子模型，并基于模型融合方法對建立的所有甲烷水合物生成速率預測子模型進行融合，得到甲烷水合物生成速率預測模型，最后基于甲烷水合物生成速率預測模型實現對甲烷水合物生成速率的預測。根據本發明，能夠有效地解決現有基于生成動力學和機器學習的甲烷水合物生成速率預測方法的預測準確度較低的問題。

技術領域

本發明屬于甲烷水合物生成研究技術領域，更具體地，涉及一種基于模型融合的甲烷水合物生成速率預測方法及系統。

背景技術

甲烷水合物，俗稱“可燃冰”，是一種甲烷與水的非化學計量型籠形化合物。在甲烷水合物中，通過氫鍵的作用，水分子(主體分子)形成擁有一定大小空穴的晶格主體，空穴中則包含有較小的氣體分子(客體分子，主要成分是CH₄)，由此形成外觀像松散的冰或者雪花的固態化合物，其密度約為0.9g/cm³。甲烷水合物的分子式表示為CH₄·nH₂O，n為5.67～17。

甲烷水合物被發現已有一百多年的歷史，最初是在實驗室生成的，后來由于在西伯利亞等極地輔設的輸氣管道發生堵塞事故，通過調查發現在低溫環境和輸氣壓力下，有水和甲烷存在時就會生成固態的甲烷水合物。最初對甲烷水合物的研究就是為了抑制輸氣管道中水合物的生成而展開的。近年來，甲烷水合物作為自然界賦存的一種新的能源形態，受到了各國越來越多的關注。

目前，甲烷水合物生成速率是甲烷水合物研究領域的熱門研究方向。對甲烷水合物生成速率的研究具有廣泛的應用，例如天然氣的儲存和運輸、海水淡化、二氧化碳的長期儲存以及氫氣與其他輕氣體的分離問題等。

現有對甲烷水合物生成速率的研究以甲烷水合物生成速率預測為主，而現有甲烷水合物生成速率的預測方式以動力熱力學與機器學習相結合的方式為主，該方式具體為：基于動力學、熱力學或者兩者相結合，確定甲烷水合物生成速率的內在因素，基于甲烷水合物生成速率的內在因素和機器學習算法建立甲烷水合物生成速率預測模型，進而通過甲烷水合物生成速率預測模型對甲烷水合物的生成速率進行預測。

然而，上述基于生成動力學和機器學習的甲烷水合物生成速率預測方法至少存在以下兩方面問題：

一、在基于生成動力學確定影響甲烷水合物生成速率的內在因素時，涉及的因素變量較多，且因素變量之間的相關性過于復雜，難以掌握甲烷水合物生成的內在規律，難以真實且準確地確定甲烷水合物生成速率的內在影響因素，進而影響后續甲烷水合物生成速率預測的準確度。

二、基于單一機器學習算法建立甲烷水合物生成速率預測模型，導致甲烷水合物生成速率預測結果的準確度較低。

發明內容

本發明的目的在于解決現有基于生成動力學和機器學習的甲烷水合物生成速率預測方法的預測準確度較低的問題。

為了實現上述目的，本發明提供一種基于模型融合的甲烷水合物生成速率預測方法及系統。

根據本發明的第一方面，提供了一種基于模型融合的甲烷水合物生成速率預測方法，該基于模型融合的甲烷水合物生成速率預測方法包括以下步驟：

獲取樣本集，所述樣本集包含有多個由甲烷水合物生成速率及其影響因素構成的數據組；

基于所述樣本集，分別采用預定的每種數學建模算法建立相應的甲烷水合物生成速率預測子模型；

基于模型融合方法對建立的所有甲烷水合物生成速率預測子模型進行融合，得到甲烷水合物生成速率預測模型；

基于所述甲烷水合物生成速率預測模型對甲烷水合物生成速率進行預測。