基于BP神经网络的天然气集输管道结垢预测

发布时间：2018-11-09 21:06

【摘要】：采用实验方法测试了川西北气矿邛西区块产出水的离子成分和浓度。以此为基础,建立了基于BP神经网络的天然气集输管道结垢预测模型,确定了模型的网络层数、输入向量、输出向量、训练函数、隐含层节点数、各参数的阈值和权重。用现场实测数据验证了所建立的BP神经网络模型的准确性。结果表明,以气田水离子浓度、温度、压力、pH值、矿化度和流速作为输入参数的BP神经网络,可以准确预测邛西区块天然气集输管道的结垢。
[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.
【作者单位】： 西南石油大学石油与天然气工程学院;西南油气田分公司川西北气矿;
【基金】：国家自然科学基金项目“高含硫天然气集输管道硫沉积机理与预测方法研究”(编号:51674213)
【分类号】：TE863;TP183

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本文编号：2321561