采用GRM(1，n)模型对天然气水合物生成进行预测

摘要

针对天然气水合物生成预测中存在的“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”的难题，提出一种基于灰色系统理论的预测方法。建立了天然气水合物预测矩阵。通过引入灰色关联度的概念，改进了传统的GM(1，n)预测模型，通过灰色生成或序列算子的作用进一步弱化随机性，挖掘天然气水合物生成的潜在规律。以新疆牙哈凝析气、华北油田凝析气以及东海平湖凝析气的试验数据作为预测样本，采用GRM(1，n)模型对平湖凝析气样的水合物生成温度进行了预测，并与文献[1]采用的神经网络预测结果、实验室实测数据进行了比较，证明该方法具有较好的预测效果。