《基于CNN的水合物体积分数预测方法及系统》

技术简介：

本发明涉及油气管道流动安全技术领域,尤其涉及基于CNN的水合物体积分数预测方法及系统,包括采集管道内浆液流动特性参数和对应的水合物体积分数的数据；采用皮尔逊相关系数法分析流动特性参数和水合物体积分数的相关性,剔除与水合物体积分数相关性系数值小于阈值的流动特性参数；利用训练集对CNN模型进行训练；采用R～2、RMSE、MAE和MBE对CNN模型进行评估。本发明解决现有利用机器学习结合热力学来预测水合物生成,对水合物的生成和堵塞分析效果不佳的问题。

研发人员：吕晓方;陈书楷;柳扬;王传硕;周诗岽;马千里;杜晖