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基于BP神经网络的低温提氦工艺优化
被引量：
7
1
作者
郭子江
尹晨阳
+2 位作者
马国光
熊好羽
杜双
《天然气化工—C1化学与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期51-56,共6页
氦气是国家重要性战略物资之一,目前氦气的主要工业来源仍是从天然气中提取。为进一步优化低温提氦工艺,降低工艺能耗水平,对已有低温提氦工艺进行了改进,以一级提氦塔进料温度、压力、回流比、制冷剂高压、低压压力和制冷剂流量6个参...
氦气是国家重要性战略物资之一,目前氦气的主要工业来源仍是从天然气中提取。为进一步优化低温提氦工艺,降低工艺能耗水平,对已有低温提氦工艺进行了改进,以一级提氦塔进料温度、压力、回流比、制冷剂高压、低压压力和制冷剂流量6个参数为变量,建立基于BP神经网络算法的综合能耗及提氦浓度预测模型,并对模型进行检验,并运用训练好的BP神经网络对改进工艺的综合能耗及粗氦浓度进行了预测。研究表明:BP模型训练效果较好,可用于综合能耗和粗氦体积分数的预测;通过训练误差分析,确定了模型隐藏层节点数为8时BP模型预测结果最优;利用确定好的BP神经网络预测出最优工艺生产参数,在满足粗氦体积分数不小于63.5%的基础上,综合能耗降低了18.08%。
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关键词
BP神经网络
低温提氦
HYSYS模拟
能耗分析
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职称材料
题名
基于BP神经网络的低温提氦工艺优化
被引量：
7
1
作者
郭子江
尹晨阳
马国光
熊好羽
杜双
机构
中国石化胜利油田分公司投资发展处
西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室
出处
《天然气化工—C1化学与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期51-56,共6页
文摘
氦气是国家重要性战略物资之一,目前氦气的主要工业来源仍是从天然气中提取。为进一步优化低温提氦工艺,降低工艺能耗水平,对已有低温提氦工艺进行了改进,以一级提氦塔进料温度、压力、回流比、制冷剂高压、低压压力和制冷剂流量6个参数为变量,建立基于BP神经网络算法的综合能耗及提氦浓度预测模型,并对模型进行检验,并运用训练好的BP神经网络对改进工艺的综合能耗及粗氦浓度进行了预测。研究表明:BP模型训练效果较好,可用于综合能耗和粗氦体积分数的预测;通过训练误差分析,确定了模型隐藏层节点数为8时BP模型预测结果最优;利用确定好的BP神经网络预测出最优工艺生产参数,在满足粗氦体积分数不小于63.5%的基础上,综合能耗降低了18.08%。
关键词
BP神经网络
低温提氦
HYSYS模拟
能耗分析
Keywords
BP neural network
low temperature extraction of helium
HYSYS simulation
energy analysis
分类号
TQ117 [化学工程—无机化工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的低温提氦工艺优化
郭子江
尹晨阳
马国光
熊好羽
杜双
《天然气化工—C1化学与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
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职称材料
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统计分析
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