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基于RBF神经网络瓦斯水合物生成压力预测研究
引用本文:卢斌,吴强.基于RBF神经网络瓦斯水合物生成压力预测研究[J].煤矿安全,2009,40(8).
作者姓名:卢斌  吴强
作者单位:1. 黑龙江科技学院信息网络中心,黑龙江,哈尔滨,150027
2. 黑龙江科技学院安全工程学院,黑龙江,哈尔滨,150027
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50874040);;黑龙江省自然科学基金资助项目(B2007-10)
摘    要:瓦斯水合物生成是复杂的结晶过程,不同组分和浓度瓦斯生成水合物时压力等热力学参数的获取对水合物技术的应用具有非常重要的意义。鉴于此,利用径向基神经网络方法对瓦斯水合物生成压力进行了预测。针对瓦斯水合物生成边界条件,确定了RBF神经网络的输入、输出向量,建立了RBF神经网络瓦斯水合物生成压力计算及预测模型,并用实验数据进行了验证。结果表明,该模型对瓦斯水合物生成压力的拟合和预测具有计算精度高、速度快等优点。RBF神经网络研究为瓦斯水合物生成压力预测提供了一种新途径。

关 键 词:瓦斯  水合物  生成压力  神经网络  RBF算法

Generate Pressure Prediction of Gas Hydrate Formation Based on RBF Neural Network
LU Bin,WU Qiang.Generate Pressure Prediction of Gas Hydrate Formation Based on RBF Neural Network[J].Safety in Coal Mines,2009,40(8).
Authors:LU Bin  WU Qiang
Affiliation:1.Information Network Center;Heilongjiang Institute of Science and Technology;Harbin 150027;China;2.Safety EngineeringCollege;China
Abstract:The formation of gas hydrates is a complex crystallization process.and the acquisition of thermodynamic parameters(such as pressure) when gas of different components and concentrations form hydrates is very important for hydrate technology application.In view of this,the formation pressures of hydrates were forecasted by utilizing the method of RBF neural network in this paper.The input and output vectors of RBF neural network were determined and the calculating and forecasting model of hydrate formation pr...
Keywords:gas  hydrate  generate pressure  neural networks  RBF algorithm  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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