【摘 要】
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盐水中CO2的溶解度参数对CO2地质封存至关重要,通过实验方法获取溶解度数据耗时费力,因此,需要建立理论模型来进行预测,而神经网络由于能够关联复杂变量之间的情况而广受关注
【机 构】
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长江大学石油工程学院,大港油田采油工艺研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51404037）
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盐水中CO2的溶解度参数对CO2地质封存至关重要,通过实验方法获取溶解度数据耗时费力,因此,需要建立理论模型来进行预测,而神经网络由于能够关联复杂变量之间的情况而广受关注。BP神经网络是1种应用最广泛的前馈神经网络,利用实验数据建立1个三层结构的BP神经网络模型用于预测盐水中CO2的溶解度,并对网络的结构参数进行优化设计,得到1种盐水中CO2溶解度预测的BP神经网络模型。同时,利用修正后的亨利定律计算不同条件下的溶解度,并将实验数据、BP模型预测结果与亨利定律做对比,为确定盐水中CO2的溶解度提供了1种新
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