【摘 要】
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长输热油管道运行过程中,油温的准确预测是管道安全优化生产的前提。针对以往油温预测方法的误差大,推广应用难等问题,提出利用BackPropagation(BP)神经网络和思维进化算法(M
【机 构】
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中国石油大学（华东）储运与建筑工程学院,中国石油北京油气调控中心,中国石油西部管道公司,北京中油瑞飞信息技术有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金,项目号:51774311,中国博士后科学基金,项目号:2019TQ0354,青岛博士后研究人员应用研究项目
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长输热油管道运行过程中,油温的准确预测是管道安全优化生产的前提。针对以往油温预测方法的误差大,推广应用难等问题,提出利用BackPropagation(BP)神经网络和思维进化算法(MindEvolutionary Algorithm,MEA)优化算法,建立MEA-BP油温预测模型。利用相关性算法获得模型输入参数,下载处理SCADA系统实际生产数据,对模型进行训练。将MEA-BP预测模型应用于实际生产,油温预测误差为0.49℃,相比理论公式及其它预测模型,具有泛化性好、预测准确性高等特点。通过研究获得基于
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