一种基于遗传-随机常数的基因表达式编程的酸性天然气水合物生成条件预测方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传‑随机常数的基因表达式编程的酸性天然气水合物生成条件预测方法。包括以下步骤：获取酸性天然气水合物生成的组分、压力、温度数据；计算摩尔质量、酸性因子贡献率；将原始数据划分为训练集和测试集；基于结合随机常数的基因表达式编程建立酸性天然气水合物生成温度和影响因素的动态公式预测模型；引入修正参数到公式模型中；基于遗传算法优化修正参数。本发明的有益效果在于基于遗传‑随机常数的基因表达式编程算法的新方法解决了传统遗传规划算法求解速度慢、单一树状结构限制的预测精度稍差的缺点。可以精准预测得动态预测15MPa、300K以下不同酸性天然气水合物的生成条件，保证含酸气田集输系统有序生产。