CN105224707B - 一种盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测方法，属于地下空间技术领域。所述方法包括：获取溶腔连续n年的实际体积收缩率；根据连续n年的实际体积收缩率，结合灰色理论，建立GM(1,1)预测模型群，GM(1,1)预测模型群包括m个GM(1,1)预测模型；采用第1个GM(1,1)预测模型分别确定连续n年的溶腔体积收缩率，得到n个预测结果，建立马尔科夫预测模型，预测下一个年度的体积收缩率的状态；确定GM(1,1)预测模型群的下一个年度的体积收缩率预测值的平均值；根据平均值和体积收缩率的状态，确定下一个年度的体积收缩率。本发明通过对下一年度的体积收缩率进行预测，减少了使用溶腔声纳测量次数，削减因带压声纳检测存在的泄漏风险。
Description
技术领域
本发明涉及地下空间技术领域，特别涉及一种盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测方法。
背景技术
能源地下储备是能源战略储备的重要手段之一。由于盐穴的体积大且密封性好的特性，利用地层深部的盐穴进行能源储备形式已经被各国政府广泛认可。近年来，为了满足国家在能源储备布局及战略储备的需求，我国也已开始了盐穴地下能源储备的选址及建设工作，例如，江苏金坛盐穴储气库已进入试运行阶段。尽管相对其它储备方式，盐穴地下储备库具有安全及经济的特点，但是，在盐穴地下储气库的使用过程中，由于地层压力和盐岩自身较强的流变性，会导致储气库的体积不断地收缩，当储气库的体积减少过多时，甚至会导致储气库的溶腔报废。因此，对盐穴地下储气库在使用过程中的体积收缩进行有效预测就显得十分重要。
目前，盐穴地下储气库的体积收缩可以通过声纳检测设备进行实际测量。实现时，为了防止储气库中的气体在井口发生喷射，通常是将声纳检测设备密封在盐穴的井口，然后通过与储气库相通的管道检测其体积收缩变化。
在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：
在盐穴地下储气库使用过程中，采用声纳设备检测储气库的体积收缩的方法，需要在密封带压的作业环境下进行，使得储气库中的气体在检测过程中存在泄漏的风险。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题，本发明实施例提供了一种盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测方法。所述技术方案如下：
本发明实施例提供了一种盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测方法，所述方法包括：
获取所述盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率，其中，n为大于4的正整数；
根据所述连续n年的实际体积收缩率，结合灰色理论，建立GM(1,1)预测模型群，所述GM(1,1)预测模型群包括m个GM(1，1)预测模型，其中，第m个GM(1，1)预测模型根据所述连续n年中第m年～第n年的实际体积收缩率建立，m≥2且m为正整数，n-m≥4；
采用第1个GM(1,1)预测模型分别确定所述盐穴地下储气库溶腔连续n年的预测体积收缩率，得到n个预测结果；
根据所述n个预测结果，建立所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态的马尔科夫预测模型；
采用所述马尔科夫预测模型预测下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态；
确定所述GM(1，1)预测模型群中的所有GM(1,1)预测模型的下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测值的平均值
根据所述平均值和所述体积收缩率的状态，确定下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率X。
进一步地，所述GM(1,1)预测模型为：
其中，a为灰色发展系数，u为灰色输入系数，X0为盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率组成的序列。
更进一步地，所述灰色发展系数a和所述灰色输入系数u采用最小二乘法确定。
可选地，所述方法还包括：
对所述n年的实际体积收缩率进行指数规律性检验。
进一步地，所述对所述n年的实际体积收缩率进行指数规律性检验，包括：
根据所述n年的实际体积收缩率的级比，判断所述n年的实际体积收缩率是否具有准指数规律；
当所述n年的实际体积收缩率具有准指数规律时，判定所述n年的实际体积收缩率满足建立GM(1,1)预测模型的指数规律。
进一步地，所述采用所述马尔科夫预测模型预测下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态，包括：
确定所述n个预测结果的绝对误差，所述绝对误差为所述预测体积收缩率与所述实际体积收缩率的差值；
根据所述n个预测结果的绝对误差中的最大值和最小值，平均分r个区间，所述r个区间为所述预测结果的绝对误差的r个状态，分别记为E1，E2，…，Er，且满足状态Ei为区间(E1i，E2i]，其中r∈[2,5]且r为整数，i为1，2，…，r；
确定所述状态的转移概率其中，式中为由状态Ei经过k步转移到状态Ej的个数，Ni为处于Ei状态的所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的个数，其中，k为整数，且k≥1；
确定所述状态的转移概率矩阵P(k)，其中，
根据所述状态的转移概率矩阵P(k)和所述盐穴地下储气库的连续n年中的最后一个年度的体积收缩率的状态，确定下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态。
更进一步地，所述根据所述状态的转移概率矩阵P(k)和所述盐穴地下储气库的连续n年中的最后一个年度的体积收缩率的状态，确定下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态，包括：
判断所述状态的转移概率矩阵的第i行中是否只有一个最大值所述i由所述盐穴地下储气库的连续n年中的最后一个年度的体积收缩率的状态Ei确定；
当所述状态的转移概率矩阵的第i行中只有一个最大值时，判定下一年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态由所述状态Ei转移到状态Ej；
当所述状态的转移概率矩阵的第i行中存在至少两个最大值，确定所述状态的转移概率矩阵的N阶矩阵，N为大于等于2的整数；
选取所述N阶矩阵中满足第i行只有一个最大值的一个多阶矩阵为所述状态的转移概率矩阵，判定下一年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态由所述状态Ei转移到所述状态Ej。
优选地，所述r等于3。
所述下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率X为：
所述获取所述盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率，包括：
采用声纳装置分别带压测量所述盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积；
根据所述盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积，确定所述盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
通过已知的多年盐穴地下储气库溶腔体积收缩率，采用灰色理论、建立GM(1，1)预测模型和GM(1，1)预测模型群，并结合马尔科夫链，对下一年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率进行有效预测，减少了储气库使用中的声纳检测的次数，削减了因带压声纳检测过程中存在的泄漏风险，对于确保储气库安全运行具有重要的意义，也为储气库管理者采取有效措施控制溶腔的体积收缩提供技术支持，且采用确定GM(1，1)预测模型群中的各个子模型的下一个年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测值的平均值，可以有效避免单一GM(1,1)预测模型的不稳定性的缺陷，使得预测更为准确可信。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例一
本发明实施例提供了一种盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测方法，参见图1，方法包括：
步骤101：获取盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率，其中，n为大于4的正整数。
其中，体积收缩率是盐穴地下储气库稳定性评判的一个关键指标，如果体积收缩率比较大，则可以反映储气库不稳定，另外体积收缩率比较大时，还会影响储气库的溶腔的有效工作气量。盐穴地下储气库溶腔中存储气态能源，气态能源可以包括天然气和液化石油气等。
在实际应用，为了保证预测结果的准确性和操作的方便性，优选的n为8。
步骤102：根据连续n年的实际体积收缩率，结合灰色理论，建立GM(1,1)预测模型群，GM(1,1)预测模型群包括m个GM(1，1)预测模型，其中，第m个GM(1，1)预测模型根据连续n年中第m年～第n年的实际体积收缩率率建立，m≥2且m为正整数，n-m≥4。
盐穴地下储气库具有明显的层次复杂性、动态性指标数据的不完全性和不确定性。由于测量方法、人为或客观等因素的影响，使对其研究的各种数据产生了误差、短缺甚至是虚假的现象，且盐穴地下储气库的规律不明确，其状态、结构、边界关系难以精确描述，这都表明了盐穴地下储气库的稳定性研究属于典型的灰色理论，故可以采用灰色理论，建立GM(1,1)预测模型对其进行研究。
步骤103：采用第1个GM(1,1)预测模型分别确定盐穴地下储气库溶腔连续n年的预测体积收缩率，得到n个预测结果。
步骤104：根据n个预测结果，建立盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态的马尔科夫预测模型。
其中，马尔科夫预测模型即马尔科夫链，马尔科夫链可以根据状态之间的转移概率来推测系统未来的发展趋势，而状态转移概率反映了各随机因素的影响程度和各状态之间转移的内在规律性。
步骤105：采用马尔科夫预测模型预测下一个年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态。
步骤106：确定GM(1，1)预测模型群中的所有GM(1,1)预测模型的下一个年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测值的平均值
步骤107：根据平均值和体积收缩率的状态，确定下一个年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率X。
本发明实施例通过已知的多年盐穴地下储气库溶腔体积收缩率，采用灰色理论、建立GM(1，1)预测模型和GM(1，1)预测模型群，并结合马尔科夫链，对下一年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率进行有效预测，减少了储气库使用中的声纳检测的次数，削减了因带压声纳检测过程中存在的泄漏风险，对于确保储气库安全运行具有重要的意义，也为储气库管理者采取有效措施控制溶腔的体积收缩提供技术支持，且采用确定GM(1，1)预测模型群中的各个子模型的下一个年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测值的平均值，可以有效避免单一GM(1,1)预测模型的不稳定性的缺陷，使得预测更为准确可信。
实施例二
本发明实施例提供了一种盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测方法，参见图2，方法包括：
步骤201：获取盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率。
其中，n为大于4的正整数。
在本实施例中，获取盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率，可以包括：
采用声纳装置分别带压测量盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积；
根据盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积，确定盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率。
实现时，可以根据储气库溶腔中的压力，确定每年一次测量溶腔的实际体积的时间，根据实际经验，进行带压声纳测量溶腔的实际体积适宜在高压状态下进行。
步骤202：根据连续n年的实际体积收缩率，结合灰色理论，建立GM(1,1)预测模型群。
在本实施例中，GM(1,1)预测模型群包括m个GM(1，1)预测模型，其中，第m个GM(1，1)预测模型根据连续n年中第m年到第n年的实际体积收缩率建立，m≥2且m为正整数，n-m≥4，容易理解地，对于连续n年的实际体积收缩率，可建立n-3个GM(1,1)预测模型。
实现时，建立GM(1,1)预测模型，可以包括如下步骤：
设盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率组成的序列为X0＝{X0(1)，X0(2)，X0(3)，…，X0(n)}，对序列X0中的数据进行一次累加得到新的序列X1＝{X1(1)，X1(2)，X1(3)，…，X1(n)}，其中，
对序列X0进行指数规律性检验；
在实际应用中，由于GM(1,1)预测模型实质为指数方程，故对应的要求用于预测的样本数据(即序列X0)也要符合指数规律，即需对序列X0的规律性进行检验。具体地，对序列X0即连续n年的实际体积收缩率进行指数规律性检验，可以包括：
根据序列X0的级比对序列X0进行指数规律性检验，其中，
当序列X0的级比满足且δ＝0.5时，序列X0满足建立GM(1,1)预测模型的指数规律。
需要说明的是，一般情况下，对于非负的准光滑序列通过(一次)累加呈现出指数规律或者准指数规律，即可建立GM(1，1)模型。
构建微分方程利用最小二乘法求解未知参数a和u，记向量P＝[a,u]T，则在最小二乘法准则下Y＝PB的解为，P＝(BT B)-1BTY，其中，a为灰色发展系数，u为灰色输入系数，
求解微分方程，得到其的解为
将微分方程的解离散化得到，
令X1(0)＝X0(1)，得到GM(1,1)预测模型为：
即
这里的M表示预测年度，其值可以大于等于n。
容易理解地，第1个GM(1,1)预测模型为，取序列X0中的X0(1)，X0(2)，X0(3)，…，X0(n)，第(n-3)个GM(1,1)预测模型为，取序列X0的X0(n-3)，X0(n-2)，X0(n-1)，X0(n)建立的。
步骤203：确定GM(1，1)预测模型群中的所有GM(1,1)预测模型的下一个年度的体积收缩率的预测值的平均值
步骤204：采用第1个GM(1,1)预测模型分别确定盐穴地下储气库溶腔连续n年的预测体积收缩率，得到n个预测结果。
在得到GM(1,1)预测模型的计算公式后，采用其公式分别确定盐穴地下储气库溶腔连续n年的预测体积收缩率，得到n个预测结果，例如，可以根据X0(1)和X0(2)，以及GM(1,1)预测模型的计算公式预测下一年(即第三年)的预测体积收缩率。
步骤205：将n个预测结果的绝对误差作为马尔科夫链，建立盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态的马尔科夫预测模型。
其中，绝对误差为所述预测体积收缩率与所述实际体积收缩率的差值。建立马尔科夫预测模型即建立连续n年体积收缩率的状态的转移矩阵。
在本实施例中，建立盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态的马尔科夫预测模型的过程如下：
根据n个预测结果的绝对误差中的最大值和最小值，平均分r个区间，r个区间为预测结果的绝对误差的的r个状态，分别记为E1，E2，…，Er，且满足状态Ei为区间(E1i，E2i]，其中r∈[2,5]且r为整数，i为1，2，…，r；
在实际应用中，优选的r为3。
确定状态的转移概率其中，式中为由状态Ei经过k步转移到状态Ej的个数，Ni为处于Ei状态的盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的个数，其中，k为整数，且k≥1；
确定状态的转移概率矩阵P(k)，其中，
步骤206：根据马尔科夫预测模型，确定下一个年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态。
实现时，根据马尔科夫预测模型，确定下一个年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态，可以包括：
根据状态的转移概率矩阵P(k)和盐穴地下储气库的连续n年中的最后一个年度的体积收缩率的状态，确定下一个年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态。
具体地，可以包括：
判断状态的转移概率矩阵的第i行中是否只有一个最大值i由盐穴地下储气库的连续n年中的最后一个年度的体积收缩率的状态Ei确定。
当状态的转移概率矩阵的第i行中只有一个最大值则判定下一年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态由状态Ei转移到状态Ej；
当状态的转移概率矩阵的第i行中存在至少两个最大值，确定状态的转移概率矩阵的N阶矩阵，N为大于等于2的整数；
选取N阶矩阵中满足第i行只有一个最大值的一个多阶矩阵为状态的转移概率矩阵，判定下一年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态由状态Ei转移到状态Ej。
需要说明的是，在实际应用中，通常只需考擦一次状态的转移概率矩阵，即可。当需要采用多阶矩阵时，由于数据序列最后的状态转向不确定，故在构建多步转移概率矩阵(即N阶矩阵)时要去掉数据序列中最末的k个数据。
步骤202～203和步骤204～206的执行没有先后顺序。
步骤207：根据所有GM(1,1)预测模型的下一个年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测值的平均值和体积收缩率的状态，确定下一个年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率X。
其中，下一个年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率X为：
需要说明的是，在实际应用中，可能存在一种情况，采用最近连续几年的实际体积收缩率建立的GM(1，1)预测模型的预测值可能更接近于实际值，例如，采用前述步骤203中的第(n-3)个GM(1，1)预测模型，但是，由于测量的客观环境(例如，溶腔的压力等)和人为原因等不确定因素也将影响预测结果，而单一的GM(1，1)预测模型则无法克服这个不确定因素的影响。
下面举例对本发明的方法进行说明：
某盐穴地下储气库溶腔连续8年的体积收缩率见表1。根据表1中的数据建立GM(1,1)预测模型，原始数据序列X0(i)和累加生成的新序列X1(i)也见表1。根据X1(i)确定的a，u的值分别为-0.0964和0.0216，即微分方程如下公式(1)所示。
表1某盐穴地下储气库体积收缩率与GM(1,1)预测模型的数据序列
本案例原始数据序列含8个数据，因此可建立5个子模型，并可求得各个子模型的下一年度的预测值X0(9)，并可得到GM(1,1)模型群统计的平均值，如表2所示。
表2GM(1,1)预测模型群的预测结果
根据原始数据序列X0(i)和GM(1,1)模型预测值的绝对误差最大值0.001699和最小值-0.00111，平均划定3个状态区间，分别为E1(0.000763,0.001699],E2(-0.00017，0.000763]和E3(-0.00111,-0.00017]，并确定不同年度绝对误差的状态，如表3所示。
表3不同年度绝对误差的状态
根据每年体积收缩率所处的状态Ei，建立1步转移概率矩阵如下公式(2)所示。其中第8年的体积收缩率状态为E1(见表3)，因此考察转移概率矩阵的第1行，其中P12最大，则认为下一年度的体积收缩率最有可能由E1转移到状态E2。其中，
下一年度的体积收缩率如下式(3)所示。
与第9年的实际值0.04514相比，单个GM(1,1)预测值的误差为6.34％，本发明的预测值的误差为3.98％。
本发明实施例通过已知的多年盐穴地下储气库溶腔体积收缩率，采用灰色理论、建立GM(1，1)预测模型和GM(1，1)预测模型群，并结合马尔科夫链，对下一年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率进行有效预测，减少了储气库使用中的声纳检测的次数，削减了因带压声纳检测过程中存在的泄漏风险，对于确保储气库安全运行具有重要的意义，也为储气库管理者采取有效措施控制溶腔的体积收缩提供技术支持，且采用确定GM(1，1)预测模型群中的各个子模型的下一个年度盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测值的平均值，可以有效避免单一GM(1,1)预测模型的不稳定性的缺陷，使得预测更为准确可信。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取所述盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率，其中，n为大于4的正整数；
根据所述连续n年的实际体积收缩率，结合灰色理论，建立GM(1,1)预测模型群，所述GM(1,1)预测模型群包括m个GM(1，1)预测模型，其中，第m个GM(1，1)预测模型根据所述连续n年中第m年～第n年的实际体积收缩率建立，m≥2且m为正整数，n-m≥4；
采用第1个GM(1,1)预测模型分别确定所述盐穴地下储气库溶腔连续n年的预测体积收缩率，得到n个预测结果；
根据所述n个预测结果，建立所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态的马尔科夫预测模型；
采用所述马尔科夫预测模型预测下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态；
确定所述GM(1，1)预测模型群中的所有GM(1,1)预测模型的下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的预测值的平均值
根据所述平均值和所述体积收缩率的状态，确定下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率X。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述GM(1,1)预测模型为：其中，a为灰色发展系数，u为灰色输入系数，X0为盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率组成的序列。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述灰色发展系数a和所述灰色输入系数u采用最小二乘法确定。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述n年的实际体积收缩率进行指数规律性检验。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述n年的实际体积收缩率进行指数规律性检验，包括：
根据所述n年的实际体积收缩率的级比，判断所述n年的实际体积收缩率是否具有准指数规律；
当所述n年的实际体积收缩率具有准指数规律时，判定所述n年的实际体积收缩率满足建立GM(1,1)预测模型的指数规律。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述马尔科夫预测模型预测下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态，包括：
确定所述n个预测结果的绝对误差，所述绝对误差为所述预测体积收缩率与所述实际体积收缩率的差值；
根据所述n个预测结果的绝对误差中的最大值和最小值，平均分r个区间，所述r个区间为所述预测结果的绝对误差的r个状态，分别记为E1，E2，…，Er，且满足状态Ei为区间(E1i，E2i]，其中r∈[2,5]且r为整数，i为1，2，…，r；
确定所述状态的转移概率其中，式中为由状态Ei经过k步转移到状态Ej的个数，Ni为处于Ei状态的所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的个数，其中，k为整数，且k≥1；
确定所述状态的转移概率矩阵P(k)，其中，
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根据所述状态的转移概率矩阵P(k)和所述盐穴地下储气库的连续n年中的最后一个年度的体积收缩率的状态，确定下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述状态的转移概率矩阵P(k)和所述盐穴地下储气库连续n年中的最后一个年度体积收缩率的状态，确定下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态，包括：
判断所述状态的转移概率矩阵的第i行中是否只有一个最大值所述i由所述盐穴地下储气库的连续n年中的最后一个年度的体积收缩率的状态Ei确定；
当所述状态的转移概率矩阵的第i行中只有一个最大值时，判定下一年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态由所述状态Ei转移到状态Ej；
当所述状态的转移概率矩阵的第i行中存在至少两个最大值，确定所述状态的转移概率矩阵的N阶矩阵，N为大于等于2的整数；
选取所述N阶矩阵中满足第i行只有一个最大值的一个多阶矩阵为所述状态的转移概率矩阵，判定下一年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率的状态由所述状态Ei转移到所述状态Ej。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述r等于3。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述下一个年度所述盐穴地下储气库溶腔体积收缩率X为：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率，包括：
采用声纳装置分别带压测量所述盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积；
根据所述盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积，确定所述盐穴地下储气库溶腔连续n年的实际体积收缩率。
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