数据驱动的水平管气液两相流压降预测方法

摘要

水平管气液两相流压降的精确预测对于水平井产能评价、地面管道优化设计、海底管道流动安全保障等具有重要的指导意义。通过开展不同管径与气液流量条件下的水平管两相流室内实验，对Lockhart-Martinelli、Beggs-Brill和Dukler等传统方法进行比较，采用支持向量机、随机森林、BP神经网络等机器学习方法对实验数据进行训练和回归预测，建立由数据驱动的水平管气液两相流压降预测模型。分析结果表明：与经典模型相比，数据驱动模型预测精度更高，三类机器学习方法中基于BP神经网络算法建立的压降模型预测精度最高，可满足研究工况下的水平管压降预测需求。这证实了数据驱动方法在气液两相流压降预测方面的潜力，可推广至其他多相流应用场景。

关键词

气液两相流 / BP神经网络 / 随机森林 / 压降 / 数据驱动