基于BP神经网络的天然气集输管道结垢趋势预测方法研究

基于BP神经网络的天然气集输管道结垢趋势预测方法研究

论文摘要

随着国内油气田开采进入中后期,天然气集输管道内的含水率逐渐升高,而采出水中存在大量的成垢离子,在管道的运行过程中,由于管道沿线温度、压力等条件的变化,极易在管道内结垢,降低管道的输送效率,甚至堵塞管道,造成严重的安全隐患。因此,文章为了探究天然气集输管道中的结垢趋势,基于BP神经网络,建立、训练和测试天然气集输管道结垢趋势预测方法,并通过结合现场实际结垢情况,进一步验证了该方法。该方法的应用,可以更加快速、有效的预测天然气集输管道结垢趋势。

论文目录

  • 1 结垢趋势预测方法
  • 2 基于BP神经网络的结垢趋势预测模型
  •   2.1 数据采集与输入输出变量
  •   2.2 结垢趋势预测模型的建立
  •   2.3 结垢趋势预测模型的训练与测试
  • 3 实例分析
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 毛年尧

    关键词: 结垢趋势,预测方法,天然气集输管道,神经网络

    来源: 化工管理 2019年24期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑

    专业: 石油天然气工业

    单位: 第七师国有资产经营(集团)有限公司

    分类号: TE866

    页码: 117-118

    总页数: 2

    文件大小: 3153K

    下载量: 93

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