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融合小波分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在CO?-水界面張力預(yù)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用
來(lái)源: 瀏覽 10 次 發(fā)布時(shí)間:2026-03-23
二氧化碳+水溶液體系的界面張力是二氧化碳地質(zhì)封存與驅(qū)油技術(shù)中的一項(xiàng)核心物理參數(shù)。在地層多孔介質(zhì)中,二氧化碳與水之間的界面張力直接控制著毛細(xì)管力的大小,而毛細(xì)管力是支配非混相流體分布、運(yùn)移和殘余飽和度的關(guān)鍵因素。較高的界面張力會(huì)增強(qiáng)毛細(xì)管阻力,可能限制二氧化碳在儲(chǔ)層中的有效波及范圍和封存效率;而較低的界面張力則有助于二氧化碳更好地驅(qū)替孔隙中的水或原油,提高采收率。因此,精確獲取該體系在不同地質(zhì)條件下的界面張力,對(duì)于評(píng)估封存潛力、預(yù)測(cè)羽流遷移范圍以及優(yōu)化工程方案設(shè)計(jì)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)測(cè)量方法,如懸滴法,雖然直接可靠,但過(guò)程耗時(shí)、設(shè)備昂貴且對(duì)復(fù)雜流體體系(如含雜質(zhì)氣體的二氧化碳與高礦化度地層水)的測(cè)試難度大,難以滿足工程實(shí)踐中快速、批量獲取數(shù)據(jù)的需求。盡管已有學(xué)者基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立了多種經(jīng)驗(yàn)關(guān)聯(lián)式,但這些公式通常適用范圍有限,尤其在氣體組成多變、地層水化學(xué)成分復(fù)雜的情況下預(yù)測(cè)誤差較大。因此,發(fā)展一種兼具高精度、強(qiáng)泛化能力和操作簡(jiǎn)便的預(yù)測(cè)模型,成為該領(lǐng)域一個(gè)重要的研究課題。
界面張力的大小受到溫度、壓力、氣體組成和水溶液化學(xué)成分等多種因素的復(fù)雜耦合影響。壓力是其中最顯著的影響因素之一,一般而言,隨著系統(tǒng)壓力升高,二氧化碳密度增大,與水的溶解度增加,分子間相互作用增強(qiáng),導(dǎo)致界面張力顯著下降。溫度的影響也較為重要,升溫通常會(huì)降低界面張力。除了這些熱力學(xué)參數(shù),氣體組成的變化也不容忽視。在實(shí)際封存環(huán)境中,二氧化碳流中常含有氮?dú)狻⒓淄榈入s質(zhì)氣體,這些組分的混入會(huì)改變混合氣體的物理化學(xué)性質(zhì),從而對(duì)氣水界面張力產(chǎn)生直接影響。另一方面,水相即地層水的組成更為復(fù)雜,其中溶解的電解質(zhì)離子是影響界面張力的關(guān)鍵。研究表明,一價(jià)陽(yáng)離子(如Na?、K?)和二價(jià)陽(yáng)離子(如Ca2?、Mg2?)的濃度增加,通常會(huì)導(dǎo)致界面張力上升,這主要是由于離子在水相表面的分布影響了界面處的分子排列與相互作用力,且二價(jià)陽(yáng)離子由于電價(jià)更高,其影響通常比一價(jià)陽(yáng)離子更為顯著。這些因素之間存在著強(qiáng)烈的非線性關(guān)系,使得通過(guò)簡(jiǎn)單的線性或多項(xiàng)式回歸難以實(shí)現(xiàn)精確的全局?jǐn)M合。
為建立可靠的預(yù)測(cè)模型,研究系統(tǒng)收集和整理了公開(kāi)發(fā)表的1677組由懸滴法測(cè)得的二氧化碳+水溶液體系界面張力實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)覆蓋了廣泛的工況條件:壓力從1兆帕到40兆帕以上,溫度從室溫到超過(guò)100攝氏度,氣體中甲烷與氮?dú)夂孔罡呖蛇_(dá)20%,水溶液總礦化度范圍寬廣,并包含了從純水到含多種離子的鹽水體系。在模型輸入?yún)?shù)的遴選上,研究采用了科學(xué)的逐步回歸分析方法,確認(rèn)了壓力、溫度、氣體中甲烷含量、氣體中氮?dú)夂俊⑺嘀幸粌r(jià)陽(yáng)離子總濃度和二價(jià)陽(yáng)離子總濃度這六個(gè)參數(shù)均為對(duì)界面張力有顯著影響的變量,并將其全部納入模型輸入端。在建模前,對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化預(yù)處理,以消除量綱差異,加速模型收斂并提升訓(xùn)練穩(wěn)定性。
本研究創(chuàng)新性地構(gòu)建了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)進(jìn)行界面張力預(yù)測(cè)。該模型本質(zhì)上是將小波分析理論與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。其核心優(yōu)勢(shì)在于,用具有良好局部時(shí)頻特性的小波基函數(shù)(本研究采用Morlet小波)替代了傳統(tǒng)S型函數(shù)作為隱含層的激活函數(shù)。小波基函數(shù)具有伸縮和平移的能力,能更有效地捕捉和逼近數(shù)據(jù)中不同頻率的特征,從而在理論上賦予了網(wǎng)絡(luò)更強(qiáng)的函數(shù)逼近能力和容錯(cuò)性能,有助于克服傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部極小值、對(duì)初始權(quán)重敏感等固有缺陷。模型的構(gòu)建與訓(xùn)練過(guò)程嚴(yán)謹(jǐn):首先將全部數(shù)據(jù)隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;通過(guò)試算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),即系統(tǒng)性地改變隱含層神經(jīng)元數(shù)量進(jìn)行多次訓(xùn)練,最終確定了輸入層6個(gè)節(jié)點(diǎn)、隱含層16個(gè)節(jié)點(diǎn)、輸出層1個(gè)節(jié)點(diǎn)(即6-16-1)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)為最優(yōu),該結(jié)構(gòu)在保證精度的同時(shí)避免了過(guò)擬合。模型通過(guò)最速下降法與動(dòng)量因子結(jié)合的方法進(jìn)行迭代訓(xùn)練,不斷調(diào)整層間連接權(quán)重及小波函數(shù)的伸縮平移參數(shù),直至預(yù)測(cè)誤差最小化。
模型性能評(píng)估結(jié)果表明,基于839組數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度優(yōu)異。在獨(dú)立的測(cè)試集上,其預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)值的平均絕對(duì)誤差低至1.23 mN/m,平均相對(duì)誤差僅為3.30%,預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值之間的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.988。為驗(yàn)證其先進(jìn)性,研究將其與最新的多元擬合模型以及標(biāo)準(zhǔn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果顯示,多元擬合模型在界面張力較高(>60 mN/m)的區(qū)域預(yù)測(cè)偏差較大,整體相關(guān)系數(shù)較低(0.756),這暴露了多項(xiàng)式模型在刻畫(huà)復(fù)雜非線性關(guān)系時(shí)的局限性。標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的表現(xiàn)(相關(guān)系數(shù)0.875)雖優(yōu)于多元擬合,但其預(yù)測(cè)誤差分布相對(duì)離散,部分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)偏差明顯,這正體現(xiàn)了其易受初始值影響而收斂于局部最優(yōu)解的不足。相比之下,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果均勻緊密地分布在45度理想線兩側(cè),各項(xiàng)誤差指標(biāo)均顯著優(yōu)于另外兩種模型,證明了其融合小波變換的策略有效提升了網(wǎng)絡(luò)的全局尋優(yōu)能力和預(yù)測(cè)穩(wěn)定性,能夠更精確地刻畫(huà)多因素與界面張力之間復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。
綜上所述,這項(xiàng)研究建立的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為快速、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)復(fù)雜條件下二氧化碳+水溶液體系的界面張力提供了一個(gè)強(qiáng)有力的工具。模型綜合考慮了熱力學(xué)條件、氣體雜質(zhì)和地層水化學(xué)等關(guān)鍵現(xiàn)場(chǎng)因素,其高精度和強(qiáng)魯棒性使其在二氧化碳地質(zhì)封存項(xiàng)目的選址評(píng)估、注入方案設(shè)計(jì)以及長(zhǎng)期安全監(jiān)測(cè)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。該數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法不依賴于具體的物理方程,其精度很大程度上依賴于所使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和覆蓋面。未來(lái),隨著更多高質(zhì)量、更廣范圍實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的補(bǔ)充,可以進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行更新和訓(xùn)練,從而持續(xù)擴(kuò)展其預(yù)測(cè)邊界和應(yīng)用范圍,使其更好地服務(wù)于碳中和背景下的碳捕集、利用與封存技術(shù)發(fā)展。





