Технология повышения коэффициента извлечения сланцевого газа с помощью CO₂ (CO₂-ESGR) представляет собой технологию улавливания, хранения и использования углерода (CCUS), объединяющую разработку нетрадиционного природного газа и геологическое хранение двуокиси углерода. Эта технология не только улучшает эффективность разработки сланцевого газа, но и позволяет осуществлять геологическое хранение CO₂, что играет важную роль в снижении выбросов парниковых газов и способствует достижению цели «углеродной нейтральности», обладая широкими перспективами применения. В процессе CO₂-ESGR адсорбционные свойства CH₄ и CO₂ в сланце напрямую влияют на эффективность замещения газа и результаты хранения, являясь одним из ключевых факторов, влияющих на эффективность CO₂-ESGR. В данной работе систематически собраны экспериментальные данные по адсорбционным свойствам газов CH₄-CO₂ в образцах сланца из основных районов богати сланцевым газом в Китае и создана база данных, учитывающая влияние таких ключевых факторов, как общее содержание органического углерода (TOC), содержание глины, удельная поверхность, температура, давление, содержание CO₂ и др. На основе методов машинного обучения, таких как нейронная сеть BP, алгоритм ближайших соседей (KNN), случайный лес (RF) и метод опорных векторов (SVM), построены модели прогнозирования адсорбционных свойств CH₄-CO₂ в сланце, исследованы адсорбционные и конкурентные адсорбционные характеристики системы CH₄-CO₂. Точность построенных моделей машинного обучения проверена путем многомерного сравнения с литературными данными, экспериментальными измерениями и прогнозами модели Лэнгмюра. Результаты показывают, что модель случайного леса обладает наивысшей точностью прогнозирования и хорошей расширяемостью области применения: средняя абсолютная относительная ошибка прогноза адсорбции одно- и многокомпонентных газов в диапазоне 0-15 МПа составляет 1,57%-1,94%, коэффициент детерминации (R²) равен 0,99. Разработанные в данном исследовании модели машинного обучения способны достаточно точно предсказывать адсорбционные и конкурентные адсорбционные характеристики смешанной системы CH₄-CO₂ в сланце, предоставляя теоретическую основу для применения технологии CO₂-ESGR.

сланец;CH₄-CO₂;адсорбция;конкурентная адсорбция;машинное обучение