【摘 要】
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针对天然气采气管线冬季冻堵事故频发这一问题,以井口压力、井口温度、日产气量、日产水量和天然气相对密度为输入,以甲醇理论加注量为输出,利用BP(back propagation)人工神
【机 构】
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西安石油大学化学化工学院,中国石油长庆油田分公司第一采气厂
【基金项目】
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中国国家留学基金“高能效化工过程中的气液污染控制”(201908610135),西安石油大学研究生创新与实践能力培养项目“上古气田注醇分配方法研究”(YCS19113080)
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针对天然气采气管线冬季冻堵事故频发这一问题,以井口压力、井口温度、日产气量、日产水量和天然气相对密度为输入,以甲醇理论加注量为输出,利用BP(back propagation)人工神经网络技术对采气管线甲醇理论加注量进行了预测,采用Sobol灵敏度分析找出了显著影响甲醇理论加注量的关键参数,并对注醇分配管网进行了优化。结果表明:5-16-12-1型BP人工神经网络经过2764次迭代后,它的训练样本、验证样本、测试样本均方误差分别为0.0055、0.0072和0.0085,均小于容许收敛误差限0.0100,
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