基于GPR-DE模型的CO2-原油体系最小混相压力研究

摘要：

在对中外35个CO2驱油藏注入气体组分、油藏温度、原油组分、注入气体临界温度和最小混相压力进行数据统计和处理的基础上,结合高斯过程回归(GPR)与差分进化算法(DE),建立了预测CO2-原油体系最小混相压力的新模型——GPR-DE模型.利用统计误差和图形误差评价GPR-DE模型的精确度,利用实验数据和敏感性分析对模型结果进行了验证,并与现有模型的预测结果进行对比.结果表明,GPR-DE模型与其他模型相比,精确度更高、应用范围更广,平均绝对相对误差仅为2.060％,标准差仅为0.0532.GPR-DE模型不仅可以预测CO2-原油体系最小混相压力,还可以预测其他气体与原油体系最小混相压力.

关键词：CO2、最小混相压力、高斯过程回归、差分进化算法、GPR-DE模型

所属期刊栏目：28

分类号：TE348(油气田开发与开采)

资助基金：国家科技重大专项2017E-16

在线出版日期：2021-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：126-133