【摘 要】
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针对高含H2S、CO2天然气水合物生成条件预测准确性较低的问题,引入1种酸性气体（H2S＋CO2）相对于CH4的贡献因子（σ）,建立一种基于支持向量机（support vector machine,SVM）预测高含H2S
【机 构】
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西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20125121120002）,国家自然科学基金资助项目（51404205）
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针对高含H2S、CO2天然气水合物生成条件预测准确性较低的问题,引入1种酸性气体（H2S＋CO2）相对于CH4的贡献因子（σ）,建立一种基于支持向量机（support vector machine,SVM）预测高含H2S、CO2天然气水合物生成条件的新模型。该模型以σ、CH4、H2S、CO2摩尔分数和水合物生成温度为输入变量,以水合物生成压力为输出变量。在SVM模型59个实验点训练的基础上,进行了20个数据点的水合物生成条件预测。最后,基于杠杆方法,开展了所有数据（79个）的异常点检测。结果表明：在n（H
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