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作者：刘升虎;司泽晨;蒋金桂;邢亚敏
单位：1.西安石油大学陕西省油气井测控技术重点实验室
摘要：随着全球石油和天然气行业的快速发展和需求增长，出砂问题对设备和管道的影响显著，导致生产效率下降和安全风险增加。为准确预测出砂量，降低油气开采风险和成本，提出一种基于灰狼优化算法（GWO）和人工神经网络（ANN）结合的出砂量预测模型。针对传统模型误差较大的问题，提出的GWO-ANN出砂量预测模型通过灰狼优化算法优化神经网络的权重和偏差，可提高模型的预测精度和鲁棒性。在实验设计部分，通过振动传感器采集气-砂两相流的出砂信号，并利用希尔伯特-黄变换（HHT）分析出砂信号的频带特征，用有限冲激响应（FIR）滤波器对噪声进行滤除。使用主成分分析（PCA）方法减少信号特征的复杂度，将主要特征输入GWO-ANN模型进行训练和预测。实验结果显示，GWO-ANN模型在测试集上最大相对误差较小，表明GWO-ANN模型能够有效地监测出砂量，具有较高的准确性和可靠性。
关键词：出砂量预测;气固两相流;人工神经网络;灰狼优化算法
基金资助：国家自然科学基金资助项目(41874158)
