工業(yè)設(shè)備運(yùn)行過程中,由于腐蝕監(jiān)管不當(dāng)造成的經(jīng)濟(jì)損失問題已經(jīng)不容忽視,如何實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的監(jiān)測設(shè)備的腐蝕狀況已經(jīng)成為現(xiàn)階段生產(chǎn)過程中亟待解決的問題。近年來循環(huán)冷卻水已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中,循環(huán)水中的水質(zhì)信息是對(duì)工業(yè)設(shè)備投加緩蝕劑種類和數(shù)量的重要依據(jù),因此研究循環(huán)冷卻水腐蝕預(yù)測方法,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的腐蝕狀況這一目標(biāo),對(duì)于防止生產(chǎn)中由于監(jiān)測疏忽造成的系統(tǒng)腐蝕故障以及提高工作效益與經(jīng)濟(jì)效益具有積極意義。本文以天津石化企業(yè)循環(huán)冷卻水系統(tǒng)作為研究對(duì)象,對(duì)石化企業(yè)循環(huán)冷卻水三年實(shí)際測量數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析研究,提出建立一個(gè)合理有效的預(yù)測模型用于實(shí)時(shí)監(jiān)測循環(huán)冷卻水的腐蝕速率。通過對(duì)石化企業(yè)設(shè)備使用的循環(huán)冷卻水水質(zhì)的研究得知影響循環(huán)冷卻水腐蝕的水質(zhì)參數(shù)和工藝參數(shù)十分復(fù)雜,每一種水質(zhì)參數(shù)對(duì)于腐蝕的影響力不同,但對(duì)其他參數(shù)具有的影響力不可估計(jì)。為了解決參數(shù)之間存在的共線性問題,文中選擇使用核主成分分析法(KPCA)對(duì)原始水質(zhì)樣本進(jìn)行降維選取,消除樣本參數(shù)中存在的噪聲因素,并在盡可能多的保留原始參數(shù)特征的情況下減少模型輸入。選擇最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)作為該預(yù)測模型的核心算法,相較于標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)(...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1循環(huán)冷卻水腐蝕預(yù)測模型建立步驟

環(huán)冷卻水的腐蝕因素受到多種水質(zhì)參數(shù)的影響，通過對(duì)某石化企業(yè)設(shè)水水質(zhì)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，影響其循環(huán)冷卻水腐蝕的水質(zhì)參數(shù)十分復(fù)雜子、氯離子、磷、堿等幾十余種[18]，同時(shí)腐蝕也會(huì)受到一系列工藝溫、循環(huán)水泵的電流、水位等因素，而各個(gè)參數(shù)對(duì)腐蝕的影響力以大或小的差異，并且許多參數(shù)會(huì)隨著外界環(huán)境....

圖1-2循環(huán)冷卻水腐蝕預(yù)測模型建立的技術(shù)路線

第一章緒論水質(zhì)樣本數(shù)據(jù)，提取出主成分。對(duì)最小二乘支持向量機(jī)的性能和特性進(jìn)行闡述，并使用LSSVM出預(yù)測結(jié)果之后分析預(yù)測模型的不足之處并對(duì)預(yù)測模型進(jìn)一步優(yōu)預(yù)測模型。對(duì)本文的研究內(nèi)容和研究方法進(jìn)行總結(jié)評(píng)價(jià)，提出不足之處，并建立的技術(shù)路線技術(shù)路線包含采集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理、選擇合....

圖2-5碳鋼在含氧中性水中的腐蝕機(jī)理

水中鈣離子濃度過高時(shí)，會(huì)與水中的碳酸根作用,生成碳酸鈣，引起垢下腐蝕。但少量的均勻薄垢又會(huì)起到ga一定的保護(hù)膜的作用。硬水對(duì)金屬的腐蝕性遠(yuǎn)小于軟水。2、使用離子交換樹脂法或者石灰軟化法等從冷卻水中除去成垢的鈣離子。3、使用靜電阻垢儀器或者電子阻垢儀器。水溫水的溫度增加,水中氧....

圖4-1標(biāo)準(zhǔn)向量投影

概述質(zhì)參數(shù)之間存在相互影響，各個(gè)參數(shù)共同蝕預(yù)測模型之前需要對(duì)水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行科學(xué)常多而樣本數(shù)目卻很少的情況下，使用回（PrincipalComponentAnalysis,PCA）通過降維選取，同時(shí)保留每一個(gè)數(shù)據(jù)的特征，消的主成分，解決不同特征之間存在互相影響據(jù)壓縮和降維算法[....

本文編號(hào)：3967254