本文關(guān)鍵詞：循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：隨著冷卻水的循環(huán)利用給國(guó)民經(jīng)濟(jì)帶來的益處,循環(huán)冷卻水系統(tǒng)越來越多的被應(yīng)用在石化企業(yè)中。系統(tǒng)中的冷卻水不斷循環(huán)利用,并且受到一些其他因素影響如補(bǔ)充水水質(zhì)、工藝條件和外界空氣中雜質(zhì)的引入等,冷卻水水質(zhì)逐漸惡化,容易造成循環(huán)冷卻水系統(tǒng)發(fā)生水質(zhì)故障,導(dǎo)致系統(tǒng)換熱設(shè)備傳熱效率降低,使用壽命縮短。其中腐蝕是危害比較大的一種故障,嚴(yán)重時(shí)可能導(dǎo)致設(shè)備腐蝕穿孔進(jìn)而發(fā)生物料泄漏,甚至有可能造成停產(chǎn),造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和水資源浪費(fèi),危害人們的生活環(huán)境。目前常用的腐蝕速率檢測(cè)手段不能實(shí)現(xiàn)全面監(jiān)測(cè),而且操作不便,無法對(duì)可能發(fā)生的腐蝕做出判斷。因此,對(duì)循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的腐蝕趨勢(shì)進(jìn)行準(zhǔn)確判斷即進(jìn)行腐蝕預(yù)測(cè)顯得尤為重要。腐蝕預(yù)測(cè)研究工作作為循環(huán)冷卻水系統(tǒng)完整性研究的重要部分,對(duì)腐蝕的高危險(xiǎn)區(qū)域的判定和預(yù)防腐蝕措施的采取具有重要的指導(dǎo)意義。循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的腐蝕預(yù)測(cè)問題涉及因素眾多,具有復(fù)雜的非線性特征,目前很難找到一種適合循環(huán)冷卻水系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行狀況的精確的數(shù)學(xué)計(jì)算模型作為預(yù)測(cè)腐蝕速率的方法。論文針對(duì)預(yù)測(cè)參數(shù)選取僅依靠生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)而導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果不可靠的問題,提出應(yīng)用加權(quán)灰關(guān)聯(lián)分析法對(duì)循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)參數(shù)進(jìn)行選取,有效的改善了腐蝕預(yù)測(cè)研究參數(shù)選取沒有科學(xué)理論依據(jù)的問題,為石油化工領(lǐng)域等流程工業(yè)同類課題的研究與應(yīng)用提供了參考,具有重要的可借鑒價(jià)值。針對(duì)應(yīng)用BP神經(jīng)建立循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度低的問題,引入遺傳算法對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化,將兩種方法進(jìn)行對(duì)比研究。論文主要通過以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究:(1)調(diào)研國(guó)內(nèi)外水質(zhì)腐蝕預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀,分析腐蝕預(yù)測(cè)的研究方法與進(jìn)展,為循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)方法的研究提供理論基礎(chǔ)。(2)總結(jié)歸納循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí),包括循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的構(gòu)成、循環(huán)冷卻水系統(tǒng)常見故障、循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕故障的主要因素等。以某石化企業(yè)為背景,了解該石化企業(yè)數(shù)據(jù)來源以及循環(huán)冷卻水系統(tǒng)工藝流程、運(yùn)行參數(shù)、參數(shù)控制指標(biāo)等。(3)應(yīng)用加權(quán)灰關(guān)聯(lián)分析法結(jié)合該企業(yè)煉油東循、烯烴一循循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析各影響因素對(duì)循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕速率的影響大小順序,并用煉油三循的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證。該方法的提出有效的改善了循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)研究參數(shù)選取沒有科學(xué)理論依據(jù)的問題,對(duì)腐蝕預(yù)測(cè)精度的提高具有重要意義。(4)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜非線性系統(tǒng)中的優(yōu)勢(shì),應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)該企業(yè)循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕速率進(jìn)行預(yù)測(cè),并將兩者進(jìn)行對(duì)比研究。(5)總結(jié)論文的內(nèi)容與不足,對(duì)下一步需要研究的工作進(jìn)行展望。
【關(guān)鍵詞】：循環(huán)冷卻水系統(tǒng) 腐蝕預(yù)測(cè) 加權(quán)灰關(guān)聯(lián)分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TQ050.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.1.1 水資源現(xiàn)狀10-11
• 1.1.2 腐蝕產(chǎn)生的危害11
• 1.1.3 研究意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文研究的主要內(nèi)容13-15
• 第二章 循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)研究基礎(chǔ)15-22
• 2.1 循環(huán)冷卻水系統(tǒng)15-19
• 2.1.1 循環(huán)冷卻水系統(tǒng)分類15-16
• 2.1.2 循環(huán)冷卻水系統(tǒng)概況16-18
• 2.1.3 循環(huán)冷卻水系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源18-19
• 2.2 循環(huán)冷卻水系統(tǒng)常見故障分析19-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第三章 循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)參數(shù)選取22-34
• 3.1 腐蝕預(yù)測(cè)參數(shù)選取的必要性22
• 3.2 應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行腐蝕預(yù)測(cè)參數(shù)選取的可行性分析22-23
• 3.3 灰色關(guān)聯(lián)度模型23-26
• 3.3.1 常用關(guān)聯(lián)度模型23-25
• 3.3.2 加權(quán)灰關(guān)聯(lián)分析模型25-26
• 3.4 加權(quán)灰關(guān)聯(lián)分析法用于腐蝕預(yù)測(cè)參數(shù)的選取26-32
• 3.5 腐蝕預(yù)測(cè)參數(shù)選取結(jié)果及分析32-33
• 3.6 本章小結(jié)33-34
• 第四章 基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)34-57
• 4.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)34-47
• 4.1.1 應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕速率的可行性分析及意義34
• 4.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)34-35
• 4.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺點(diǎn)及改進(jìn)方法35-37
• 4.1.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕速率預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)37-47
• 4.2 基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)冷卻水系統(tǒng)腐蝕預(yù)測(cè)47-54
• 4.2.1 應(yīng)用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可行性分析及意義47
• 4.2.2 遺傳算法基本原理及優(yōu)點(diǎn)47
• 4.2.3 遺傳算法主要步驟47-50
• 4.2.4 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)50-54
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果對(duì)比54-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第五章 總結(jié)與展望57-59
• 5.1 論文主要工作總結(jié)57-58
• 5.2 進(jìn)一步工作展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 發(fā)表論文和科研情況說明62-63
• 致謝63-64

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