哈尔滨理工大学学报
哈爾濱理工大學學報
합이빈리공대학학보
JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2006年
6期
106-109
,共4页
三相流%相分率%密度计%BP神经网络%贝叶斯正则化算法
三相流%相分率%密度計%BP神經網絡%貝葉斯正則化算法
삼상류%상분솔%밀도계%BP신경망락%패협사정칙화산법
本文构建了基于Bayesian正则化算法的BP神经网络模型,对水平管油气水三相流相分率进行了预测,解决了振动管密度法只能测量两相流相分率的问题.通过设计的实验装置获得了测试样本,进行了预测效果检验.结果表明,神经网络预测值与实际值非常吻合,含气率预测最大误差为2.7%,含水率最大误差为3.8%,大大提高了相分率的测量精确度,为利用振动式密度计测量油气水三相流相分率提供了一种有效的方法.
本文構建瞭基于Bayesian正則化算法的BP神經網絡模型,對水平管油氣水三相流相分率進行瞭預測,解決瞭振動管密度法隻能測量兩相流相分率的問題.通過設計的實驗裝置穫得瞭測試樣本,進行瞭預測效果檢驗.結果錶明,神經網絡預測值與實際值非常吻閤,含氣率預測最大誤差為2.7%,含水率最大誤差為3.8%,大大提高瞭相分率的測量精確度,為利用振動式密度計測量油氣水三相流相分率提供瞭一種有效的方法.
본문구건료기우Bayesian정칙화산법적BP신경망락모형,대수평관유기수삼상류상분솔진행료예측,해결료진동관밀도법지능측량량상류상분솔적문제.통과설계적실험장치획득료측시양본,진행료예측효과검험.결과표명,신경망락예측치여실제치비상문합,함기솔예측최대오차위2.7%,함수솔최대오차위3.8%,대대제고료상분솔적측량정학도,위이용진동식밀도계측량유기수삼상류상분솔제공료일충유효적방법.
