数据驱动的油田污水处理水质预测研究

为实时掌控油田的污水处理站生产工况，结合桩西污水处理站的监测数据，使用改进的支持向量机模型对油田污水水质进行预测。通过归一化方法将收油和收悬浮操作记录转化为数值特征，实现预测模型对外部介入操作的及时响应。利用差分进化算法对预测模型进行超参数寻优，实现模型超参数全局最优值的快速确定，采用最优模型对含油量和含悬浮量进行预测和验证。结果表明，基于差分进化算法的支持向量机模型(DE-SVM)在2个水质指标的预测中，均能取得最高的决定系数(R²)和最低的平均绝对百分比误差(MAPE)，显著优于其他预测方法，对实现油田污水处理流程的主动控制具有重要意义。