外文翻譯--在意大利的非住宅天然氣消費情況分析-資料下載頁
2025-01-07 09:21本頁面
【正文】 時，這些相關(guān)行業(yè)具有相似的精度狀態(tài)方程（ Elsharkawy， 2022）。此外，國家 （ EOS）方程是更比經(jīng)驗關(guān)系，涉及到大量復(fù)雜的參數(shù)，這需要更復(fù)雜和更長的計算。 最近的發(fā)展和應(yīng)用支持向量成功機建模解決各種疑難工程問題已經(jīng)引起注意其在石油潛在的應(yīng)用業(yè)（ Arabloo 等人， 2022。 Farasat 等人， 2022。Shokrollahi 等人， 2022）。這項研究提出了一個新的組分模型天然氣壓縮因子基于支持向量估計機建模方法?？偣?2249 個數(shù)據(jù)點，適用于各種天然氣，占地瘦，甜到豐富，酸或酸氣體（ H 2 S 和 CO 2）從公開文獻中收集的。建議模型的效率進行比較常用的五種經(jīng)驗公式（貝格斯和布瑞爾 ， 1973。庫馬爾，2022。Heidaryan 等， 2022。艾則孜等， 2022。 Sanjari 和居士， 2022）和幾個標準來評估開發(fā)模型，包括決定系數(shù)（ R2），平均相對誤差（ ARE），平均相對誤差（阿勒）和均方根誤差（ RMSE）。 在下一節(jié)中 ,回顧在一些現(xiàn)有的偏差系數(shù)評估技術(shù)。然后 ,背景的提出的模型和計算過程中討論隨后的章節(jié)。和驗證的準確性模型檢查后在第四節(jié)。隨后 ,關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)目前在第五節(jié)提出了工作。 5 總結(jié) 在這項研究中 ,作為最小二乘支持向量機技術(shù)作為一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法已經(jīng)應(yīng)用于預(yù)測天然氣偏差系 數(shù)。加上模擬退火（ CSA）是優(yōu)化用于測定最小二乘支持向量機超參數(shù)的測定。為了實現(xiàn)研究目標， 2249 個數(shù)據(jù)集的實驗條件范圍覆蓋了從公開的文獻中收集的構(gòu)建和測試模型。絕對平均相對誤差（ AARE）和決定系數(shù)（ R2）的模型預(yù)測之間的系數(shù)為 ％和 元。比較了最小二乘支持向量機的預(yù)測模型等實證的相關(guān)性表明，開發(fā)的模型預(yù)測天然氣偏差系數(shù)比其他傳統(tǒng)的方法更可靠。此外，該模型的有效性進行了檢查，結(jié)果表明，該模型能夠模擬的偏差系數(shù)的實際趨勢是一個偽減少壓力和溫度的函數(shù)。從目前的研究結(jié)果表明，該成分的最小二乘支持 向量機模型可以用在任何油藏數(shù)值模擬軟件，并提供卓越的精度和性能的氣體油藏工程計算。 英文 原文 B 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
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