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针对碳捕集与封存条件下科里奥利质量流量计测量气液两相CO_2动态过程质量流量时误差较大的问题,本文提出了一种基于门控循环单元(GRU)的动态过程下气液两相CO_2质量流量校正方法。利用GRU适合动态过程预测的特点,使用来自CO_2气液两相流实验平台的采集数据,对GRU网络模型进行训练,并使用网格搜索法结合K折交叉验证优化模型参数。使用八组典型工况下的测试集对优化后的GRU模型在测量精度和泛化性能方面进行了评估,并与最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型进行了对比分析。实验结果表明GRU模型优于LS-SVM模型,并且GRU模型在动态波动发生后的平稳阶段,其输出结果能够快速跟随CO_2质量流量变化,相对误差在±5%以内。 相似文献
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