U型管内成品油顺序输送混油数值计算

针对成品油管道顺序输送的混油量计算问题,借助多相流模型,以0#柴油和90#汽油两种介质作为交替输送对象,建立了顺序输送混油控制方程。根据成品油流经向上U型管和向下U型管两种情况进行数值计算,得到混油量分布云图,分析了不同输送顺序和水力瞬变对混油质量分数的影响。结果表明:成品油流经向上U型管时,后行汽油楔入到前行柴油的量多,且混油段分布较长,同时各截面的平均质量分数相对于前行柴油时较小;流经向下U型管时,后行柴油楔入到前行汽油的量少,且混油段分布较短,同时各截面的平均质量分数相对于前行汽油时较小。因此,成品油在弯管中交替输送时前行汽油后行柴油有助于减少混油量。     

基于WT+改进SSA-LSTM模型的短期天然气负荷预测算法

为提高天然气负荷的预测精度，提出一种改进麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）相结合的组合预测模型（即改进SSA-LSTM模型）。先利用Sobol序列产生高质量初始种群，再引入自适应权重和T分布变异以增加麻雀跳出局部最优、提高全局搜索能力，后通过12种测试函数验证改进SSA算法的性能，并将该组合预测模型应用于华北某城市燃气门站的天然气负荷预测。为进一步提高模型预测精度，引入小波变换（Wavelet Transform,WT），通过5种小波（Symlets小波、Coiflets小波、Fejer-Korovkin小波、Haar小波及Discrete-Meyer小波）对天然气负荷数据进行分解，将分解后的数据代入改进SSA-LSTM模型进行训练与预测，并将预测结果进行重构，以MAPE、RMSE、MAE为模型评价指标，结果表明：利用Discrete-Meyer小波7层分解方法的预测准确性最高，达到99.14%，相较于改进SSA-LSTM模型和传统LSTM模型的预测精度分别提高了3.55%、...