人工神经网络预测含蜡原油的屈服应力 |
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引用本文: | 饶心,张国忠,胡月,吴玮. 人工神经网络预测含蜡原油的屈服应力[J]. 油气储运, 2009, 28(11) |
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作者姓名: | 饶心 张国忠 胡月 吴玮 |
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作者单位: | 1. 中国石油天然气股份有限公司西部管道分公司科技服务中心 2. 中国石油大学(华东) 3. 中国石油天然气股份有限公司西部管道分公司乌鲁木齐输油气分公司 4. 北京中航油工程建设有限公司 |
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摘 要: | 针对含蜡原油输送管道的停输再启动问题,以室内模拟环道试验数据为基础,利用误差反向传播算法(BP算法)对相同运行工况含蜡原油在不同停输温度条件下的启动屈服应力进行计算,并由此预测了含蜡原油在不同启动温度条件下的启动屈服应力值.计算结果与试验结果对比表明,BP神经网络对启动屈服值的预测值和试验值最大误差为1.9%,最小误差为0.12%.
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关 键 词: | 含蜡原油 屈服应力 停输再启动 BP算法 人工神经网络 预测 |
Artificial Neural Network Model to Predict Yield Stress of Waxy Crude Oil |
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