简介:为了给工业界提供一种快速预测二元混合液体自燃温度的有效途径,将试验所测不同组分及配比的168个二元混合液体的自燃温度作为期望输出,将基于电性拓扑状态指数(ETSI)理论、引入混合ETSI概念而计算出的9种原子类型所对应的混合ETSI作为输入,采用三层BP神经网络技术建立了根据原子类型混合ETSI来预测混合液体自燃温度的BP神经网络模型,并应用改进的Garson算法进行多参数敏感性分析。经模型评价验证及稳定性分析,得到训练集的决定系数R2为0.965,平均绝对误差MAE为11.892K,测试集的交叉验证系数Q2ext为0.923,平均绝对误差MAE为15.530K,发现该模型的预测性能优于已有的多元非线性回归(MNR)模型,表明BP神经网络模型具有较好的拟合能力和预测能力,对烷、醇类混合体系自燃温度的预测精度最佳。
简介:摘要:中原油田属于高温、高盐油藏,目前综合含水94.9%,由于高温、高盐、高二价阳离子的影响,三次采油技术在中原油田难以有效应用。本文针对中原油田高含水期三次采油中存在的难题,优选胡12块高温高盐油藏,在表面活性剂、聚合物筛选的基础上,开展二元复合驱体系配方优化研究,通过复合驱体系性能评价,物理模拟实验研究等,形成了适应高温高盐条件的二元复合驱体系配方。