【摘 要】
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常规经验公式＋酸性气体临界参数校正法已经不能满足不同CO2摩尔分数天然气偏差因子的计算精度.采用BP神经网络模型,以实验压力（p）、实验温度（T）、修正前体系临界参数（pc,Tpc）及CO2摩
【机 构】
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中国石油新疆油田公司勘探开发研究院,中国石油新疆油田公司实验检测研究院,西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室
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常规经验公式＋酸性气体临界参数校正法已经不能满足不同CO2摩尔分数天然气偏差因子的计算精度.采用BP神经网络模型,以实验压力（p）、实验温度（T）、修正前体系临界参数（pc,Tpc）及CO2摩尔分数作为输入变量,用相关文献共计249个实验点作为模型的学习样本进行学习,得到合理的BP神经网络模型.在此基础上,对5组不同CO2摩尔分数天然气偏差因子的实验数据进行BP神经网络预测,并与常规经验公式计算进行对比.研究结果表明：样本点模拟运算相对误差仅0.76％,精度高;常规的偏差因子计算方法仅适用于CO2摩尔分数
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