基于BP神经网络的油气长输管道土壤腐蚀性预测

基于BP神经网络原理,综合考虑六类土壤腐蚀指标(土壤电阻率、土壤含水量、氧化还原电位、氯离子含量、硫酸根离子含量和p H值),建立了一种土壤腐蚀速率的预测方法。基于这种方法,依据某油田的现场土壤数据,借助MATLAB神经网络工具箱建立了这一地区的土壤腐蚀性预测的BP神经网络模型。训练和预测结果表明:训练的腐蚀速率最大误差为-1.5%,预测的腐蚀速率最大误差为8%。由此可见,基于BP神经网络的土壤腐蚀性预测方法具有较好的预测精度,对油气管道的安全运行具有重要的意义。     

大氮肥循环水系统腐蚀率偏高的原因分析

针对氮肥厂循环水系统出现的腐蚀问题,分析腐蚀主要原因为氨带来的pH值波动、微生物繁殖和缓蚀阻垢剂缓蚀性能不足所致.采取相应措施后循环水水质明显改善,腐蚀得到有效控制.     

基于BP神经网络的焦炭质量预测

分析了配煤炼焦中影响焦炭质量指标的各种因素及传统焦炭质量的预测方法。以天津天铁焦化厂的配合煤及生产焦炭的各项实际数据为基础,在MATLAB环境下,进行了基于BP神经网络对焦炭质量预测的方法研究。实验结果显示:3种网络的误差基本相同,范围在2%～0.05%,以中间层为15个神经元的略好,满足焦炭质量的预测要求。     

基于BP神经网络的膜蒸馏性能预测系统

利用BP（反向传播）神经网络模型建立了气隙式膜蒸馏性能（通量和造水比）与热进料温度、冷进料温度和管膜比之间的映射关系,神经网络由输入层（三输入）、隐含层和输出层（二输出）构成,隐含层包含6个神经元。神经网络模型预测通量和造水比的决定系数分别为0.9981和0.9801,具有很高的预测精度。Pearson相关性分析显示热进料温度、管膜比与通量呈正相关,冷进料温度与通量呈负相关,热进料温度、冷进料温度及管膜比对造水比均有正向影响,其中热进料温度对造水比的正向影响最大。     

基于BP神经网络的天然气负荷预测方法改进

改进用影响因素最为输入变量的BP神经网络进行短期负荷预测的传统方法,讨论基于BP神经网络的两种天然气负荷预测方法,分析其稳定性和误差分布及平均误差大小,最后得出用前4年的数据作为输入变量,后一年的数据作为目标矢量的网络训练方法,误差分布均匀且平均误差非常小,可达到天然气负荷预测的要求。     

基于BP神经网络的玻璃纤维增强塑料腐蚀条件下的寿命预测

通过腐蚀条件下玻璃纤维增强塑料老化前后宏观、微观形貌及力学性能的变化对复合材料使用寿命的影响因素进行分析,分析表明,腐蚀条件下玻璃纤维增强塑料使用寿命受温度、时间和腐蚀介质浓度三种因素影响。结合玻璃纤维增强塑料的弯曲强度保留率建立结构为3-10-1的三层BP神经网络模型对复合材料使用寿命进行预测。通过预测数据和实测数据的对比及误差分析,并随机抽取6组检验数据进行检测,结果表明,所建立的BP神经网络模型得到的预测值与实测值具有较好的拟合度。     

改进BP神经网络在胎面挤出参数预测中的应用

采用隐含层数为4,每个隐含层单元数为10的改进BP神经网络预测销钉机筒冷喂料挤出机的胎面挤出参数.与传统BP神经网络相比,改进算法采用惯性冲量校正、限幅输出和步长自适应解决传统算法学习速度慢且易于陷入局部最小值的问题.Matlab仿真表明,改进算法的收敛速度和收敛效果均明显比传统BP神经网络算法好.训练好的神经网络对胎面挤出过程的参数预测和试验结果间的最大误差为1%,大部分误差小于0.5%.     

基于CO_2腐蚀形貌特征的腐蚀预测方法研究

采用灰度数据矩阵统计、小波变换及二值化等方法对不同油管钢经CO2腐蚀后的表面形貌图像进行特征提取。采用二值特征提取算法计算出以像素点个数表示的孔蚀面积,采用像素点集合求得蚀孔数目,并用能量灰度数据矩阵统计特征值,反映孔蚀表面腐蚀形貌凹凸起伏变化的复杂特征。结合多层前馈式反向传播BP神经网络,以腐蚀形貌图像的各向异性能量参数和小波变换后子图像的能量参数作为腐蚀类型判据,建立了基于BP神经网络的孔蚀速率诊断模型,诊断结果与实验结果基本吻合。     

净化污水回用于循环水的技术控制

污水场外排净化污水经过过滤、吸附、杀菌等适度处理可回用作循环水补充水。这一回用技术在中石化济南炼油厂经过几年应用取得了初步成果。通过试验及现场应用,确定了最佳工艺路线,着重介绍了工艺条件的选择、回用水质指标的确定及现场处理效果。     

循环冷却水系统腐蚀速率的预测模型

通过对某石化公司循环冷却水系统生产运行数据的分析,选取了对腐蚀速率影响较大的水质参数,借助神经网络良好的非线性能力,基于BP神经网络建立了腐蚀速率的预测模型.利用该模型对循环冷却水系统一定周期腐蚀速率的预测结果较好.     

基于小波神经网络的循环冷却水腐蚀预测研究

利用某石化企业40个月的循环冷却水实际生产数据,基于小神经网络进行了腐蚀预测研究。经过对比分析,得出了小波神经网络预测精度最高的网络模型为6-7-1结构。在相同输入参数向量下,对含有相同隐层节点个数的小波神经网络和BP神经网络进行腐蚀预测对比,小波神经网络比BP神经网络预测精度高。     

炼油企业循环水系统理论分析

对我国炼油企业敞开式循环水系统给排水、盐度、浊度、COD等平衡进行了理论分析。结果表明,循环水系统新鲜水消耗量高的主要原因是泄漏大、风吹损失高、旁滤反洗量大,导致浓缩倍数低;采用适当控制措施后,可将泄露率降至5％、风吹损失系数降至0．04％、反洗用水耗率降至2％,使系统补充水量得到显著降低;鉴于循环水和补充水的水质要求,建议开发适应高浓缩倍数的药剂、新型旁滤及污水回用技术。     

炼油污水回用于循环冷却水

抚顺石油二厂各装置排放的生产及生活废水经过二级处理,达到辽宁省污水排放标准后,经深度处理,作为循环冷却水的补水,当回用污水量占总补水量的2/3,循环水采取有机膦与锌盐复配的水质稳定处理方案时,循环冷却水系统的腐蚀速率、污垢沉积速率及异氧菌总数等指标均在控制范围,年节约费用约65万元。     

二级出水回用于电厂循环冷却水系统水处理剂的开发

针对某污水处理厂二级出水直接回用于电厂循环冷却水系统所产生的严重结垢问题,通过静态阻垢实验筛选出阻垢效果良好的复配配方,旋转挂片实验进行了该配方缓蚀性能的研究,并在自制的动态模拟实验对其现场条件下的缓蚀阻垢效果进行了验证,同时进行了环境毒性实验。结果表明:该水处理剂阻垢缓蚀性能良好、低磷无毒,是一种环境友好的水处理药剂。     

基于BPNN的陶瓷材料抗弯强度预测

误差反向传播神经网络具有能够正确逼近非线性映射关系的优点，将其运用到复相结构陶瓷材料抗弯强度预测当中，克服了陶瓷材料研究中单因素实验法不能正确反映抗弯强度与添加组分多因素之间复杂的非线性关系的弱点，通过抗弯强度预测和试验验证，该方法可行有效，为快捷、经济地开发研制新的陶瓷材料提供新的思路和有效手段。     

炼油项目循环冷却水处理设计

结合大炼油项目工程循环水场设计实例,从循环水补充水源、水场布置方式、浓缩倍数的取值、循环冷却水处理杀菌消毒方法确定及旁流水系统处理的设计等方面说明循环冷却水处理的设计理念。     

炼厂循环水中不锈钢孔蚀电位的影响因素分析

通过对某炼厂生产装置中腐蚀较为严重的不锈钢换热设备进行调研、分析,确定该换热设备腐蚀失效的主要原因是由于循环冷却水垢下腐蚀造成的不锈钢点蚀穿孔。选取几种典型的不锈钢材料,模拟出循环水在换热设备的现场腐蚀环境,利用动电位极化的方法测定及对比其各自的点蚀电位,对上面所选取的材料通过改变腐蚀介质的氯离子浓度、pH值等几个主要影响因素,进而在同条件下对各种因素对不锈钢点蚀的影响进行评价。     

溴类杀菌剂在循环冷却水系统中的应用

介绍了在炼油化工厂里进行的一项工业水处理试验,用新型溴类杀菌剂替代常规液氯在循环水场进行杀菌灭藻,来维持水质稳定。试验证实新型溴类杀菌剂可以替代常规液氯作为循环水系统的杀菌剂。通过对比分析,进一步说明了溴类杀菌剂替代液氯杀菌的优势及前景所在。     

中水在炼油循环冷却水系统中的应用

分析了中水作为炼油循环冷却水系统补水的特点及对循环水系统的影响。缓蚀和阻垢实验结果表明,中水回用水处理剂完全可以有效控制系统的腐蚀和结垢。经过8个月的不断优化和工业运行,系统在浓缩倍数为5以上的情况下,运行状况良好。