Eine effiziente Erschließung von Kondensatgaslagerstätten erfordert genaue Daten zu den Eigenschaften des Fluidphasenzustands, wobei die genaue Vorhersage des Taupunktsdrucks ein wichtiges Problem im Entwicklungsprozess von Kondensatgaslagerstätten darstellt. Zur Lösung des Problems der geringen Genauigkeit traditioneller Methoden zur Vorhersage des Taupunktsdrucks von Kondensatgaslagerstätten wurde basierend auf Optimierungstheorie und angewandter statistischer Analyse durch Anpassung gemessener Daten ein nichtparametrisches Regressionsmodell des Taupunktsdrucks von Kondensatgaslagerstätten unter Verwendung der Methode der alternierenden konditionalen Erwartungstransformation (ACE) vorgeschlagen, wodurch eine statistisch signifikante explizite Beziehung des Taupunktsdrucks von Kondensatgaslagerstätten erhalten wurde. Basierend auf der Pearson-Korrelationsanalyse wurden als unabhängige Variablen des Modells die Lagerstättentemperatur, die Molenbrüche (C1, C2-C6, C7+), die relative Molekularmasse von C7+ und die relative Dichte von C7+ ausgewählt. Es wurden 27 veröffentlichte Datensätze zum Taupunktsdruck verwendet, um die potenzielle funktionale Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen zu untersuchen, und Prognosen für 9 gemessene Taupunktsdruckdatensätze aus dem TLM-Ölfeld durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen: Das Modell weist eine hohe Genauigkeit und gute Generalisierungsfähigkeit auf, der durchschnittliche absolute relative Fehler (AARD) der Regression liegt bei 2,16 %, der prognostizierte AARD bei nur 4,8 %, mit einem maximalen absoluten relativen Fehler (ARD) von 9,21 % und einem minimalen ARD von 0,34 %. Diese Studie bietet eine Referenzmethode zur Vorhersage des Taupunktsdrucks von Kondensatgaslagerstätten.

Methode der alternierenden konditionalen Erwartungstransformation; Kondensatgaslagerstätten; Taupunktsdruck; Vorhersage; Modell