BP神经网络在石油生产能耗分析预测中的应用

为系统分析和预测石油生产过程的能源消耗，通过分析石油生产系统的工艺流程，确立了影响能耗的主要因素及其评价能耗水平的综合性指标；采用人工神经网络BP算法，构建了能耗分析预测网络模型。以某采油厂能耗统计数据为样本，对模型进行培训和检验，在此基础上，分析了各因素对能耗的影响规律并对节能潜力进行预测。结果表明：机采系统效率对电耗的影响最大，机采系统效率每增长1个百分点吨油耗电将降低5．6kwh，如果机采系统效率能达到预期的目标值，则年节电量近1．68亿kwh，节能潜力巨大。本研究思路和方法已在某采油厂应用，分析预测结果对该厂节能降耗工作起到了一定的指导作用。     

混凝土搅拌车搅拌叶片的模态分析

运用UG软件,建立了混搅拌叶片模型,并通过ANSYS对其进行网格划分和模态分析,获得搅拌叶片的前10阶固有频率及振型特征,使叶片的结构在设计中尽量避免共振和噪声,加强其稳定性和安全性,其分析结果可为结构改进、优化设计和动力修改提供理论依据。