基于人工神经网络的常压塔顶油气系统腐蚀预测

发布时间：2018-04-14 06:20

  本文选题：常压塔顶 + 腐蚀　； 参考：《石油炼制与化工》2017年11期

【摘要】：对某公司常减压蒸馏装置低温部位腐蚀情况进行了分析,根据一段时间内塔顶污水检测数据,通过人工神经网络建立了腐蚀速率预测模型。该模型以常压塔塔顶流出污水的pH、氯离子浓度、铁离子浓度、硫化物浓度作为输入数据,以平均腐蚀速率为输出数据。结果表明,该模型预测结果与实际结果的相对误差在10%左右,平均相对误差为7.5%,具有良好的预测精度,能够反映常压塔塔顶污水检测数据与腐蚀速率的关系。
[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.
【作者单位】： 中海油炼油化工科学研究院;
【分类号】：TE986;TP183

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本文编号：1748097