本文選題：常壓塔頂 + 腐蝕　； 參考：《石油煉制與化工》2017年11期

【摘要】：對(duì)某公司常減壓蒸餾裝置低溫部位腐蝕情況進(jìn)行了分析,根據(jù)一段時(shí)間內(nèi)塔頂污水檢測(cè)數(shù)據(jù),通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了腐蝕速率預(yù)測(cè)模型。該模型以常壓塔塔頂流出污水的pH、氯離子濃度、鐵離子濃度、硫化物濃度作為輸入數(shù)據(jù),以平均腐蝕速率為輸出數(shù)據(jù)。結(jié)果表明,該模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的相對(duì)誤差在10%左右,平均相對(duì)誤差為7.5%,具有良好的預(yù)測(cè)精度,能夠反映常壓塔塔頂污水檢測(cè)數(shù)據(jù)與腐蝕速率的關(guān)系。
[Abstract]:The corrosion condition of atmospheric and vacuum distillation unit at low temperature was analyzed. According to the detection data of tower top sewage within a period of time, the prediction model of corrosion rate was established by artificial neural network.In this model, pH, chloride ion concentration, iron ion concentration and sulfide concentration of effluent from the top of the tower were taken as input data, and the average corrosion rate was taken as the output data.The results show that the relative error between the prediction results and the actual results is about 10% and the average relative error is 7.5. The model has good prediction accuracy and can reflect the relationship between the detection data of sewage at the top of atmospheric tower and the corrosion rate.
【作者單位】： 中海油煉油化工科學(xué)研究院;
【分類號(hào)】：TE986;TP183

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本文編號(hào)：1748097