基于BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测模型

被引：48

作者：

胡松青 ^{[1
]}

石鑫 ^{[1
]}

胡建春 ^{[1
]}

任振甲 ^{[1
]}

郭爱玲 ^{[1
]}

高元军 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国石油大学(华东)

[2] 新疆吐哈油田建设有限责任公司

来源：

油气储运 | 2010年 / 29卷 / 06期

关键词：

神经网络; 输油管道; 内腐蚀; 含硫原油; 腐蚀速率; 预测模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TE980 [一般性问题];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

采用BP神经网络技术,以原油硫含量、酸值、温度、压力和流速作为输入参数,以管道内腐蚀速率作为输出参数,建立了输油管道的内腐蚀速率预测模型。预测了各因素对管道内腐蚀规律的影响,结果表明:硫含量和酸值是影响输油管道内腐蚀的主要因素。预测结果和模拟实验数据吻合较好,表明BP神经网络模型能较准确地预测管道内腐蚀速率。

引用

页码：448 / 450+398 +398

页数：4

共 6 条

[1]

MATLAB神经网络应用设计.[M].张德丰等; 编著.机械工业出版社.2009,

[2]

《管道科学技术论文选集》文摘(四十一) 输送含硫原油产生的腐蚀问题 [J].