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申请/专利权人：中国矿业大学

摘要：本发明提出了一种基于FA‑SSA‑SVM算法的煤层渗透率变化预测方法，属于CO2封存领域。该方法是通过集成支持向量机SVM、麻雀搜索算法SSA、萤火虫算法FA构建新型混合智能模型，其中SVM用来探索煤储层渗透率变化与其影响变量之间的关系，SSA和FA用来优化SVM的超参数。利用FA扰动SSA，通过扰动SSA中的一般解与最优解，提高全局解的搜索性，获取SVM超参数的全局最优解，实现在高维空间非线性预测煤储层渗透率变化与其影响变量之间的关系。FA‑SSA‑SVM预测模型能够在考虑CO2封存过程各种复杂因素的基础上达到较好的预测效果，具有成本低廉、预测精度高、泛化能力强等优点。

主权项：1.一种基于FA-SSA-SVM算法的煤层渗透率变化预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、基于煤层吸附膨胀渗透率测试试验与煤层CO2封存工业性试验，分析影响煤层渗透率变化的关键地质参数与施工参数，将关键地质参数与施工参数优选确定模型输入变量；步骤二、整理并收集实验室测试与文献检索数据，通过筛分、去伪，确定涵盖多个不同区域矿井、多种煤阶的数据资料，将所有数据汇集为数据集，将数据集划分为训练集和测试集；其中数据集中包括不同的矿井资料以及所对应的影响煤层渗透率变化的关键地质参数与施工参数；步骤三、构建FA-SSA-SVM预测模型，利用支持向量机SVM构建煤储层渗透率变化与模型输入变量之间的关系，将麻雀搜索算法SSA和萤火虫算法FA先后串联后联合优化SVM的超参数，优化确定FA-SSA-SVM预测模型的初始化参数设置；步骤四、利用训练集反复训练FA-SSA-SVM预测模型，利用测试集验证训练完毕的FA-SSA-SVM预测模型的预测性能，采用相关系数R、平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE和平均绝对百分比误差MAPE对训练完毕的FA-SSA-SVM预测模型的预测性能进行验证与评估，若评估不达标则继续训练；步骤五、利用评估达标的FA-SSA-SVM预测模型对CO2封存过程中煤储层渗透率变化进行预测；FA-SSA-SVM智能模型中，因SSA容易陷入局部最优导致其无法获得全局最优解，所以利用FA扰动SSA，通过扰动SSA中的一般解与最优解提高全局解的搜索性，从而更新出全局最优解；利用FA-SSA组合算法优化SVM的超参数，SVM的超参数包括惩罚因子C和核参数g，获得在更高维空间非线性预测煤储层渗透率变化与其影响变量之间的关系；优化具体如下：a构建SSA算法优化框架，包括随机初始化麻雀种群，并设置最大迭代次数、发现者比例、加入者比例和警戒者比例；利用SSA算法优化SVM的超参数；计算初始种群的适应度值，并进行排序，从而确定初始最优值；适应度值计算公式如下： 其中，f为适应度值，n为麻雀数量，d为待优化问题变量的维数；b更新发现者、加入者、警戒者的位置，并重新计算适应度值，如果当前最优值好于上次迭代，则更新麻雀位置，否则不更新麻雀位置，并继续进行迭代操作直到满足条件为止；其中发现者的位置更新描述： 其中，t为当前迭代数，itermax为最大迭代次数，Xi,j为第i个麻雀在第j维中的位置信息，α∈0,1]为随机数，R2，R2∈[0,1和ST，ST∈0.5,1分别为预警值和安全值，Q为服从正态分布的随机数，L为一个1×d的矩阵，该矩阵内每个元素均为1；加入者的位置更新描述： 其中，Xp为目前发现者所占据的最优位置，Xworst则为当前全局最差的位置，A为一个1×d的矩阵，矩阵中每个元素随机赋值为1或-1，并且A+＝ATAAT-1；当in2时表明适应度值较低的第i个加入者没有获得食物，处于十分饥饿的状态，此时需要飞往其它地方觅食，以获得更多的能量；警戒者的位置更新描述： 其中，Xbest为当前全局最优位置，β为步长控制参数，其服从均值为0、方差为1的正态分布的随机数，K∈[-1,1]为一个随机数，fi为当前麻雀个体的适应度值；fg和fw分别为当前全局最佳和最差的适应度值，ε为最小的常数，以避免分母出现零；c当SSA算法优化SVM的超参数结束后，利用FA算法继续优化SVM的超参数：构建FA算法优化框架，初始化设置萤火虫数目、萤火虫步长因子、最大吸引度、光强吸引系数；d利用萤火虫位置计算得到每个萤火虫的适应度值，适应度值越优的萤火虫亮度越高；所有萤火虫都向比自己亮度高的个体飞行，位置更新公式为： 其中，分别为萤火虫i和j的位置，β0为萤火虫的吸引度，α为步长因子，rand为[0,1]上服从均匀分布的随机数；e计算萤火虫新位置的适应度值，若该位置优于飞行之前的位置，则更新萤火虫位置至新位置，否则不更新萤火虫位置，再继续进行迭代操作直到满足条件为止。

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百度查询： 中国矿业大学 一种基于FA-SSA-SVM算法的煤层渗透率变化预测方法