基于人工神经网络研究原油腐蚀的影响因素

被引：13

作者：

任振甲 ^{[1
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张军 ^{[1
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骆成双 ^{[1
]}

石鑫 ^{[2
]}

胡松青 ^{[1
]}

张扬 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国石油大学物理科学与技术学院

[2] 中石化西北油田分公司

来源：

腐蚀与防护 | 2011年 / 32卷 / 04期

关键词：

人工神经网络; 原油腐蚀; 筛选规则; 敏感性分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TG172 [各种类型的金属腐蚀];

学科分类号：

090303 [农业农村环境保护与治理（农业环境保护）];

摘要：

针对原油对储运设备腐蚀影响的复杂性,本工作借助人工神经网络输入节点的筛选规则,对影响原油腐蚀性的主要因素进行了筛选,影响因素从最初的18个筛选到最后的9个;然后分别以18个和9个因素作为输入节点构建神经网络模型,通过对比两个模型的预测精度发现,9个输入因素的神经网络模型预测精度更高。对单一影响因素进行敏感性分析,研究了筛选得到的各个因素对腐蚀速率的影响规律。

引用

页码：293 / 296

页数：4

共 7 条

[1]

Probabilistic modelling of CO2 corrosion laboratory data using neural networks [J].