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增压站是气田集输系统的重要组成部分,对增压站开展能效评价及预测对于提高集输系统运行效率具有重要的现实意义。以某气田集输系统25座增压站为例,基于粗糙集(Rough Set,RS)理论和BP神经网络的优点,建立了RS-BP神经网络模型,选取8个评价指标,采用粗糙集属性约简原理对数据进行预处理,实现了20座(1~#～20~#)增压站的综合评价。为了验证评价结果的准确性,采用MATLAB软件对该气田集输系统21~#～25~#增压站进行4次能效预测,并与无约简时的预测结果进行对比。结果表明:与单纯的BP神经网络模型相比,RS-BP神经网络模型的训练时间更短、误差更小,具备良好的实际应用价值。 相似文献
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为了预测管道腐蚀失效的发生及合理控制管道腐蚀,对油气管道腐蚀危害因素进行分析,建立其失效故障树。考虑到基本事件失效概率的准确性对故障树计算重要性的影响,引入D-S证据理论和Atanassov直觉模糊基本理论,对基本事件模糊概率计算方法进行改进。为提高故障树最小割集及顶事件失效概率的计算精度,建立基于修正的哈马邱尔积算子的最小割集基本事件并联系统失效概率分析模型,提出利用考虑基本事件的属性和分类的排序组合方法,求解多基本事件组合失效概率。研究结果表明:该方法可大幅提高顶事件失效概率的计算精度,为油气管道腐蚀的有效防护提供理论依据。 相似文献
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