基于LS-SVM的天然氣水合物生成條件預(yù)測模型建立

王飛，阿斯?jié)h，王衛(wèi)強(qiáng)，柴多

基于LS-SVM的天然氣水合物生成條件預(yù)測模型建立

王飛，阿斯?jié)h，王衛(wèi)強(qiáng)，柴多

（遼寧石油化工大學(xué), 遼寧 撫順 113001）

在天然氣管線內(nèi)生成的水合物會嚴(yán)重影響天然氣的開采、運(yùn)輸，因而天然氣水合物的預(yù)測方法和防治措施備受重視。針對天然氣水合物生成條件，考慮天然氣組分對水合物生成的影響，為簡化計算、提高預(yù)測精度，引入一種能夠很好解決復(fù)雜物理問題的最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM），并且通過Matlab語言編程，建立了一種包含CH4濃度、CO2濃度、H2S濃度以及水合物生成溫度為輸入，水合物生成壓強(qiáng)為輸出的天然氣水合物生成條件預(yù)測模型，同時將實驗數(shù)據(jù)作為最小二乘支持向量機(jī)訓(xùn)練數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)測分析。結(jié)果表明，該預(yù)測模型不僅擁有較高的預(yù)測精度，而且方法簡單、可行，為天然氣水合物生成條件預(yù)測提供了一種新的解決方法。

天然氣；水合物；生成條件；最小二乘支持向量機(jī)

天然氣在運(yùn)輸?shù)倪^程中當(dāng)溫度和壓力達(dá)到一定值的條件下水和天然氣組分中的小分子氣體會形成一種冰雪狀復(fù)合物也就是天然氣水合物，而且水合物的聚合累積會導(dǎo)致管道堵塞等不良后果，甚至事故的發(fā)生[1]。提高天然氣水合物的預(yù)測精度，可以為防治水合物提供一定理論支持，從而可以更好地處理由水合物造成的不良后果。

傳統(tǒng)的天然氣水合物生成條件預(yù)測模型都是以VDW—P模型為基礎(chǔ)，通過熱力學(xué)和動力學(xué)規(guī)律建立起來的，雖然理論基礎(chǔ)強(qiáng)，但卻存在有計算復(fù)雜、推廣性不好的缺點(diǎn)[2]。而目前所采用智能算法，例如基于 BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型[3,4]，雖然有解決了復(fù)雜性并且具有較好的推廣性，但是BP網(wǎng)絡(luò)模型必須是在有大量訓(xùn)練樣本的情況下才有效，在實際現(xiàn)場數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)都為小樣本的前提下會對預(yù)測精度產(chǎn)生一定的負(fù)面影響。

由Vapnik等人提出了一種在解決小樣本、非線性問題方面具有優(yōu)勢的[5]，并且數(shù)學(xué)理論嚴(yán)密的機(jī)器學(xué)習(xí)算法支持向量機(jī)(SVM)[6,7]。近幾年，SVM憑借著其特有的優(yōu)勢和極強(qiáng)的泛化能力，已經(jīng)成為了一種新的建模熱點(diǎn)[8]，而且在解決實際問題中得到了成功應(yīng)用[9,10]。在此基礎(chǔ)上由 Sukens等人改進(jìn)并提出了一種新的支持向量機(jī)方法最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）[11]，其優(yōu)勢在于，將約束條件更改為等式約束，并且將經(jīng)驗風(fēng)險變?yōu)槎畏?，使用求解線性方程組的辦法得出最優(yōu)化結(jié)果，這樣做不僅降低了復(fù)雜度，而且還加快了收斂精度和求解速度，特別是應(yīng)用在非線性預(yù)測方面具有很大優(yōu)勢。

綜上，針對天然氣水合物這一多組分、多相的復(fù)雜系統(tǒng)，并且存在樣本數(shù)據(jù)較少的情況，選擇最小二乘支持向量機(jī)算法，來建立天然氣水合物的預(yù)測模型。

1 算法原理

最小二乘支持向量機(jī)原理如下：

式中：ω—特征空間權(quán)向量；

b∈R—偏置。

將這一優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為其對偶空間中，采用拉格朗日法求解問題，定義Lagrange函數(shù)為：

得到最小二乘支持向量機(jī)的估計函數(shù)為：

從式中能夠看出，最小二乘支持向量機(jī)只需要函數(shù)參數(shù)σ以及正則化參數(shù)c，不需要去選擇不敏感損失函數(shù)的ε值，從而簡化了計算。

為了能夠提高LS-SVM算法的效率及效果，需要對訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)的輸入量和輸出量進(jìn)行歸一化處理：

式中：xmax—數(shù)據(jù)最大值；

xmin—數(shù)據(jù)最小值。

2 天然氣水合物預(yù)測模型建立

為了更好的驗證上述算法的可靠性，所選仿真平臺為：2.5 GHz處理器，4 G內(nèi)存，Windows 7操作系統(tǒng)PC上的 Matlab2012a軟件平臺，并如圖1所示流程建立天然氣水合物生成條件預(yù)測模型。

圖1 天然氣水合物預(yù)測模型建模流程圖Fig.1 Natural gas hydrate forecast model

天然氣水合物是天然氣在管線內(nèi)運(yùn)輸時，當(dāng)溫度和壓強(qiáng)達(dá)到一定值的時候，天然氣組份內(nèi)的小分子氣體和水形成的，考慮到天然氣組分對水合物生成造成的影響，確定CH4濃度、CO2濃度、H2S濃度、水合物生成時溫度T作為LS-SVM輸入變量，水合物生成時壓強(qiáng)P作為LS-SVM輸出變量。

并且在世界范圍內(nèi)酸性天然氣普遍使用，所以引用相關(guān)文獻(xiàn)中所提供的59組（CH4+ CO2+ H2S）三元酸性天然氣在純水中的實驗數(shù)據(jù)（xi,yi）（i=1，2，……59）作為樣本數(shù)據(jù)[12]，并將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)帶入公式（6）進(jìn)行歸一化處理，將經(jīng)過處理之后的前50組實驗數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練集，后9組數(shù)據(jù)作為模型的測試集，利用訓(xùn)練集建立天然氣水合物的預(yù)測模型，并調(diào)用Matlab中的LS-SVM工具箱，對數(shù)據(jù)進(jìn)交叉驗證，從而確定核函數(shù)參數(shù)σ=20正則化參數(shù)c=12。

最后利用經(jīng)過歸一化處理的后9組實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析，從而驗證出預(yù)測模型的預(yù)測精度以及推廣性質(zhì)。

3 預(yù)測結(jié)果分析

基于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)[12]，采用Matlab語言編寫最小二乘向量機(jī)程序，將經(jīng)過歸一化處理的后9組實驗作為預(yù)測集，進(jìn)行預(yù)測分析，其中T為實驗溫度，P為實驗溫度下天然氣水合物生成時的壓強(qiáng)，Pc為預(yù)測模型預(yù)測出的天然氣水合物生成壓強(qiáng)，ΔP為預(yù)測值與實驗值之間的誤差，結(jié)果見下圖2，詳細(xì)數(shù)據(jù)見下表1。

圖2 預(yù)測值與仿真實驗對比圖Fig.2 The predicted values and the simulation contrast figure

圖2 中，星號代表在實驗條件下天然氣水合物生成時的壓力值，圓圈代表預(yù)測的天然氣水合物生成壓力值，表1為預(yù)測數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)的詳細(xì)信息。分析可知，其平均誤差在 0.11%，可見預(yù)測模型的預(yù)測精度較好，可以應(yīng)用于天然氣水合物的生成預(yù)測，并且有著較好的推廣性。

表1 實驗值與仿真預(yù)測實驗誤差Table 1 The experimental data and simulation experimental error

4 結(jié) 論

（1）在分析現(xiàn)有的天然氣水合物生成條件預(yù)測模型的優(yōu)缺點(diǎn)基礎(chǔ)上，考慮天然氣組分對天然氣水合物生成的影響，引入了一種在解決小樣本數(shù)據(jù)上具有優(yōu)勢的最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM），并通過Matlab語言編程，建立了天然氣水合物生成條件預(yù)測模型。

（2）通過參閱一系列相關(guān)文獻(xiàn)，選擇了酸性天然氣在純水中的實驗數(shù)據(jù)作為本模型的訓(xùn)練集和測試集，由于所選的輸入變量為實驗數(shù)據(jù)，存在有一定的局限性，在實際應(yīng)用中會對誤差有所影響，以后應(yīng)該樣本數(shù)量更加豐富，并且優(yōu)化模型的數(shù)據(jù)處理，從而強(qiáng)本預(yù)測模型的推廣性。

（3）利用本模型對水合物生成條件進(jìn)行預(yù)測分析，從中可以看出實驗數(shù)據(jù)與預(yù)結(jié)果具有很好的一致性，驗證了本模型的有效、可靠。

（4）實際上影響天然氣水合物生成的因素還有很多，而且內(nèi)在關(guān)系復(fù)雜，運(yùn)用最小二乘支持向量機(jī)算法對天然氣水合物生成條件進(jìn)行預(yù)測，作為一種新的嘗試，為天然氣水合物預(yù)測提供了一種新的途徑，同時為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。

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Establishment of the Prediction Model of the Forming Conditions of Natural Gas Hydrate Based on Least Square Support Vector Machine

WANG Fei，A Si-han，WANG Wei-qiang，CHAI Duo
（Liaoning Shihua University, Liaoning Fushun 113001，China）

The hydrate generated in the natural gas pipeline will seriously affect the natural gas production, transportation, and the prediction methods and control measures of natural gas hydrate (NGH) have attracted great attention. For natural gas hydrate formation conditions, considering the influence of the components on the gas hydrate formation, in order to simplify the calculation and improve the prediction accuracy, through introducing least squares support vector machines (LS - SVM) and using Matlab language programming, a prediction model of natural gas hydrate formation conditions was established with the concentrations of CH4, H2S , CO2and hydrate formation temperature as the input, the pressure of hydrate formation as the output. At the same time, the experimental data were used as Least Squares Support Vector Machine training data to carry out the forecast analysis. The results show that the forecasting model has higher prediction accuracy, and the method is simple and feasible, can provide a new solution for prediction of natural gas hydrate formation conditions.

Natural gas; Hydrate; Formation conditions; Least squares support vector machine

TE 8

： A

： 1671-0460（2015）04-0789-03

2015-01-13

王飛（1988-），男，吉林長春人，碩士研究生，2015年畢業(yè)于遼寧石油化工大學(xué)油氣儲運(yùn)工程專業(yè)，研究方向：管道輸運(yùn)技術(shù)研究。E-mail：tywanghk@126.com。