基于随机森林算法的井下原油含水率软测量方法

论文摘要

井筒产出液实时测量是获得井下产液信息的关键步骤,是实现智能井的重要前提,但由于井下环境的复杂性,油水混合物状态本身的不确定性,缺少较好的方法能在井下较好地完成产出液各成分含量的计量。针对井下油、水两相混合计量的问题,提出了一种结合机器学习算法的井下原油含水率软测量方法。结合采油工程需要,可将原油含水率以10%的间隔划分成11个类别,将不同原油含水率对应的物理属性作为测量对象,利用随机森林算法对已知样本进行学习分类,得到原油物理属性与含水率之间的关系,进而实现对原油含水率的测量。最后,通过设计的室内实验,对提出的软测量方法进行了验证,结果表明利用该方法预测原油含水率,得到的结果与实验值一致,可以初步满足工程对井下原油含水率测量的需求,为井下测量提供一了种新的思路。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王鹏,龚盼,冯定,涂忆柳

关键词: 计量学,原油含水率,井下测量,软测量,随机森林算法

来源: 计量学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 燃料化工,石油天然气工业,自动化技术

单位: 长江大学机械工程学院,湖北省油气钻完井工具工程技术研究中心,非常规油气湖北省协同创新中心

基金: 长江大学青年基金(2016cqn30),中海石油(中国)有限公司湛江分公司横向项目(CCL2017ZJFN2272)

分类号: TP181;TE622

页码: 835-841

总页数: 7

文件大小: 883K

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