摘要

基于机器学习方法的多相流流型及含液率预测

作者(年代):张志刚*，张志刚

本文利用人工智能技术建立数据模型，对石油勘探过程中钻井阶段和生产阶段多相流的流动模式和液体含液量进行预测。这一点非常重要，因为早期预警和缓解井涌(多相流)对钻井人员的安全至关重要，可以防止不必要的生命和财产灾难。在石油工业生产过程中，解决这一问题对于了解井的产能、运输系统的设计和炼油工艺具有重要意义。结果表明，这些方法能够较好地匹配并提高多相经验相关的预测性能。评估和优化了不同的神经网络模型结构和机器学习分类和回归算法，以确定准确预测的最佳模型。建立模型的数据来源于文献中对斜管内空气-煤油两相流动的研究。