基于机器学习实现海上气田陆地终端液态产品产量预测与挖潜

作者：羊新州,闫正和,罗睿乔,杨鹏,唐圣来

摘要：海上开采出来的天然气通过海底管线输送到陆地天然气处理终端,经过一系列处理工艺后,生产量丙烷、丁烷、轻烃和凝析油等副产品。副产品的产出不光与各气田本身的气质组分相关,同样受到陆地终端设备工况的影响。笔者首先通过分析陆地终端的工艺流程,归纳影响终端副产品的关键流程。然后将各类副产品的析出情况通过聚类分析,找出对各类副产品回收效率有影响的关键设备,筛选出相应的异常值,进行异常标注。再结合设备工况的标注信息,通过机器学习方法实现对液态产品产量的精准计算。最后挖掘生产潜力,预测在各设备完好条件下各液态产品的产量,为工艺流程的优化方向提供基础。

发文机构：中海石油深海开发有限公司

关键词：天然气终端液态产品异常标记机器学习潜力挖掘

分类号： F42[经济管理—产业经济]