【摘要】：采用實(shí)驗(yàn)方法測(cè)試了川西北氣礦邛西區(qū)塊產(chǎn)出水的離子成分和濃度。以此為基礎(chǔ),建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天然氣集輸管道結(jié)垢預(yù)測(cè)模型,確定了模型的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、輸入向量、輸出向量、訓(xùn)練函數(shù)、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)、各參數(shù)的閾值和權(quán)重。用現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明,以氣田水離子濃度、溫度、壓力、pH值、礦化度和流速作為輸入?yún)?shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)邛西區(qū)塊天然氣集輸管道的結(jié)垢。
[Abstract]:The ionic composition and concentration of produced water in Qiongxi block of Northwest Sichuan Gas Mine were measured by experimental method. Based on this, the scale prediction model of natural gas gathering pipeline based on BP neural network is established, and the network layer number, input vector, output vector, training function, hidden layer node number, threshold value and weight of each parameter of the model are determined. The accuracy of the established BP neural network model is verified by the field measured data. The results show that the BP neural network, which takes the water ion concentration, temperature, pressure, pH value, salinity and flow velocity as input parameters, can accurately predict the scaling of natural gas gathering pipeline in Qiongxi block.
【作者單位】： 西南石油大學(xué)石油與天然氣工程學(xué)院;西南油氣田分公司川西北氣礦;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“高含硫天然氣集輸管道硫沉積機(jī)理與預(yù)測(cè)方法研究”(編號(hào):51674213)
【分類號(hào)】：TE863;TP183

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本文編號(hào)：2321561