针对原油总氢物性回归预测中核磁共振光谱数据不足的问题,结合深度学习相关理论,提出一种光谱数据扩增预处理方法.根据样本输入和标签的相关系数,在原始样本中加入随机噪声以生成虚拟样本;处理样本数据结构以利于卷积神经网络特征提取,并加入数据冗余改进该结构以进一步提高数据特征提取的完整性;搭建实现原油总氢物性回归预测的卷积神经网络(Regression forecasting convolutional neural network,RF-CNN).实验结果表明,对于总氢物性的回归预测,该数据扩增预处理方法不但可以解决原始数据训练中的过拟合现象,而且相比于传统的偏最小二乘(PLS)回归方法,更具稳定性和精确性.

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天然气成分输入是注意：C，H，O，N，S百分数必须等于100，例如C为80，H为5，O为5，N为5，S为5,80+5+5+5+5=100.

IAPWS-IF97水物性计算Fortran90程序，已经更正了3区计算和表面张力计算的bug，可以生成DLL文件。在VS2005和IVF 11.0.061下编译通过。

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