基于PSO-BP神经网络的水焦浆管道压降预测

发布时间：2017-07-14 02:20

  本文关键词：基于PSO-BP神经网络的水焦浆管道压降预测

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【摘要】：在小型浆体流动试验系统上采用4根不同管径的直管考察水焦浆的阻力特性。水焦浆在管内流动存在壁面滑移效应,具有滑移减阻现象,压降预测需要进行壁面滑移修正。利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络进行改进,建立考虑5因子影响因素后的水焦浆管道输送压降PSO-BP神经网络预测模型;采用神经网络预测模型对水焦浆在管道输送中的压降进行了预测,并将预测值与试验值进行比较。结果表明:粒子群优化算法改进的神经网络模型可以有效预测水焦浆在管道输送过程中的压降,预测值与试验值之间误差较小,平均绝相对误差不超过10%。
【作者单位】： 东南大学能源与环境学院;
【关键词】： 水焦浆 压降 壁面滑移 神经网络 粒子群优化算法
【基金】：国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2010CB227001) 国家重点实验室开放基金资助(ZJUCEU2010002)~~
【分类号】：TQ021
【正文快照】： 算法0引言水焦浆是一种近年发展起来的代油流体燃料,它具有石油一样的流动性,可方便地实现储存、管道输送、雾化和燃烧[1]。准确预测水焦浆在管道输送过程中的阻力特性是优化水焦浆管道输系统的前提。水焦浆的流变特性符合幂律流体模型,可以应用幂律流体在管道输送过程中的阻

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：539318