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J-GLOBAL ID：201702285316658521   整理番号：17A1745993

サポートベクトルマシンと遺伝的アルゴリズムに基づくガスハイドレートの相平衡研究【JST・京大機械翻訳】

GA-SVM based study on natural gas hydrate phase equilibrium

著者 (5件)： Ma Guiyang (遼寧石油化工大学石油与天然气工程学院) ,  Gong Qingjun (遼寧石油化工大学石油与天然气工程学院) ,  Pan Zhen (遼寧石油化工大学石油与天然气工程学院) ,  Liu Peisheng (遼寧石油化工大学石油与天然气工程学院) ,  Li Cunlei (遼寧石油化工大学石油与天然气工程学院)
資料名： Tianranqi Gongye  (Tianranqi Gongye)
巻： 37  号： 5  ページ： 46-52  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2355A  ISSN： 1000-0976  CODEN： TIGOE3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 天然ガス水和物(以下、水和物と略称)は高いガス貯蔵率と高い信頼性などの利点があり、天然ガスの貯蔵と輸送において幅広い応用前景があり、同時にハイドレートの存在はガスパイプラインに閉塞などの深刻な影響を与えるため、ハイドレートの生成研究に重要な意義がある。そのため、無水条件下におけるI型水和物の静的生成規則について研究した。最初に,水力学的実験装置に基づく一連の実験を行い,次に,サポートベクトルマシン(SVM)と遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,水和生成物予測モデル(SVM+GA)を確立した。実験により得られた温度と圧力データを予測し,最適化し,上記のデータに対して非線形フィッティングを行い,相平衡曲線とその方程式を得て,常温で生成した水和物の相平衡圧力が33.5MPaであることを計算した。常圧で生成した水和物の相平衡温度は237.1Kであった。SVM+GAモデル,Chen-GuoモデルおよびvdW-P熱力学モデルによって得られたデータを,古典的な実験データと比較し,そして,平均相対誤差は,それぞれ,2.68%,1.447%および3.249%であった。結論;SVM+GAモデルは高い計算精度を有し、Chen-GuoモデルとvdW-P熱力学モデルより簡便であり、水和物の研究開発により多くのデータを提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  モデル ,  予測モデル ,  *ガスハイドレート ,  熱力学模型 ,  CA貯蔵 ,  天然ガス ,  最適化 ,  水和 ,  *相平衡 ,  水和物 ,  信頼性 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 計算精度 ,  ガスパイプライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： Natural gas hydrate ,  Reliability ,  Genetic Algorithm (GA) ,  Support Vector Machine (SVM) ,  Phase equilibrium curve ,  Average relative error ,  Calculation accuracy

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： サポートベクトルマシン ,  遺伝的アルゴリズム ,  ガスハイドレート ,  相平衡 ,  研究