基于支持向量机和决策树技术预测盐水溶液中甲烷水合物平衡

快速阅读: 《Nature.com》消息，本研究通过机器学习预测甲烷水合物在咸水中的形成温度，SVM模型表现最优，误差仅0.26%。研究揭示了影响形成温度的关键因素，为理论和应用提供支持。

气体水合物的形成提供了一种分离气态物质、淡化海水的方法，以及在低温下储存能量的强大手段。然而，另一方面，这种现象可能在某些行业中引发实际挑战，例如管道堵塞等问题。因此，准确预测气体水合物形成的平衡条件显得尤为重要。本研究的目标是设计可靠的模型，以预测甲烷水合物在咸水溶液中的平衡状态。

为了实现这一目标，研究人员从已发表的文献中整理出一个包含1051个样本的综合数据集。该数据库涵盖了在26种不同咸水溶液条件下甲烷水合物的形成温度（HFTM）。随后，研究团队采用决策树（DT）和支持向量机（SVM）两种方法实施机器学习建模。尽管两种模型的表现都非常出色，但支持向量机（SVM）在验证过程中的表现更为突出，其平均绝对百分比误差（MAPE）仅为0.26%，标准偏差（SD）为0.78%，显示出更高的准确性。此外，新模型的预测值中有超过90%落在±1%的误差范围内。

研究进一步表明，智能模型能够很好地反映HFTM与操作因素之间的物理变化。通过威廉姆斯图分析，证实了所收集数据以及建议估算技术的可靠性。最终，借助敏感性分析，研究确定了影响HFTM的关键因素及其重要性排序，为后续研究提供了宝贵的参考依据。

这项研究不仅为甲烷水合物的平衡预测提供了高效且精准的工具，也为相关领域的应用奠定了坚实的理论基础。

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