【摘要】：針對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組歷史運行數(shù)據(jù),建立了管道沿線溫度和壓力的預測模型.提出的預測模型采用混沌粒子群改進的RBF(CPSO-RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡算法.對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)(中心和寬度)、連接權重進行優(yōu)化,通過與其他方法對比可知提出的CPSO-RBF預測模型具有精度高、收斂快等特點.在日照-儀征熱油管道實際運行方案中驗證了提出的CPSO-RBF預測模型的可行性.
[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】： 精密測試技術及儀器國家重點實驗室(天津大學);中國石油化工股份有限公司管道儲運分公司;
【基金】：天津市應用基礎與前沿技術研究計劃(青年項目)資助項目(14JCQNJC04800) 天津市科技支撐計劃資助項目(14ZCZDGX00003)
【分類號】：TE973;TP183

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本文編號：2256593