【摘要】：針對(duì)加熱輸油管道仿真中管道內(nèi)油流溫度和壓力變化,本文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,利用管道數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控(SCADA)系統(tǒng)獲取的500組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),建立了管道沿線溫度和壓力的預(yù)測(cè)模型.提出的預(yù)測(cè)模型采用混沌粒子群改進(jìn)的RBF(CPSO-RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法.對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)(中心和寬度)、連接權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化,通過(guò)與其他方法對(duì)比可知提出的CPSO-RBF預(yù)測(cè)模型具有精度高、收斂快等特點(diǎn).在日照-儀征熱油管道實(shí)際運(yùn)行方案中驗(yàn)證了提出的CPSO-RBF預(yù)測(cè)模型的可行性.
[Abstract]:In view of the variation of oil flow temperature and pressure in heating oil pipeline simulation, this paper, based on neural network algorithm, uses pipeline data acquisition and monitoring (SCADA) system to collect and monitor 500 groups of historical operation data. The prediction model of temperature and pressure along the pipeline is established. The proposed prediction model uses chaotic particle swarm optimization improved RBF (CPSO-RBF) neural network algorithm. The parameters (center and width) and connection weight of RBF neural network are optimized. Compared with other methods, the proposed CPSO-RBF prediction model has the characteristics of high precision and fast convergence. The feasibility of the proposed CPSO-RBF prediction model is verified in the actual operation scheme of Rizhao-Yizheng hot oil pipeline.
【作者單位】： 精密測(cè)試技術(shù)及儀器國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(天津大學(xué));中國(guó)石油化工股份有限公司管道儲(chǔ)運(yùn)分公司;
【基金】：天津市應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃(青年項(xiàng)目)資助項(xiàng)目(14JCQNJC04800) 天津市科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(14ZCZDGX00003)
【分類(lèi)號(hào)】：TE973;TP183

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本文編號(hào)：2256593