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摘要 – 在天然气生产过程中，主要问题之一是水合物晶体的形成，从而在管道中形成水合物堵塞。水合物堵塞会增加生产损失，因为去除堵塞是一项高成本、耗时的过程。用于防止水合物形成的解决方案之一是向气流中注入现代成分，帮助气体脱水。脱水显然意味着水合物晶体的尺寸不会增加。使用的低浓度物质必须在气井现场局部注入。抑制剂剂量取决于存在的天然气水合物量。本文介绍了两种基于人工神经网络 (ANN) 的预测检测解决方案。这两种情况的目标都是预测水合物形成。使用的数据来自两种解决方案。第一个方案采用自主研发和生产的设备进行测量（本例中，使用压差作为输入）。第二个方案使用来自机动化学注入装置测量系统的数据（使用压力、温度、抑制剂的数量和类型作为输入）。本文介绍了这两种系统。关键词 – 天然气水合物、神经网络、水合物检测、注入系统、建模设备。
基于人工智能的天然气水合物形成检测
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