油气储运
油氣儲運
유기저운
2010年
6期
448-450
,共3页
胡松青%石鑫%胡建春%任振甲%郭爱玲%高元军
鬍鬆青%石鑫%鬍建春%任振甲%郭愛玲%高元軍
호송청%석흠%호건춘%임진갑%곽애령%고원군
神经网络%输油管道%内腐蚀%含硫原油%腐蚀速率%预测模型
神經網絡%輸油管道%內腐蝕%含硫原油%腐蝕速率%預測模型
신경망락%수유관도%내부식%함류원유%부식속솔%예측모형
采用BP神经网络技术,以原油硫含量、酸值、温度、压力和流速作为输入参数,以管道内腐蚀速率作为输出参数,建立了输油管道的内腐蚀速率预测模型.预测了各因素对管道内腐蚀规律的影响,结果表明:硫含量和酸值是影响输油管道内腐蚀的主要因素.预测结果和模拟实验数据吻合较好,表明BP神经网络模型能较准确地预测管道内腐蚀速率.
採用BP神經網絡技術,以原油硫含量、痠值、溫度、壓力和流速作為輸入參數,以管道內腐蝕速率作為輸齣參數,建立瞭輸油管道的內腐蝕速率預測模型.預測瞭各因素對管道內腐蝕規律的影響,結果錶明:硫含量和痠值是影響輸油管道內腐蝕的主要因素.預測結果和模擬實驗數據吻閤較好,錶明BP神經網絡模型能較準確地預測管道內腐蝕速率.
채용BP신경망락기술,이원유류함량、산치、온도、압력화류속작위수입삼수,이관도내부식속솔작위수출삼수,건립료수유관도적내부식속솔예측모형.예측료각인소대관도내부식규률적영향,결과표명:류함량화산치시영향수유관도내부식적주요인소.예측결과화모의실험수거문합교호,표명BP신경망락모형능교준학지예측관도내부식속솔.
