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耦合物理约束和数据模型改进的成品油管道混油长度预测
1
作者
杜渐
郑坚钦
+4 位作者
蔡庆文
徐宁
夏玉恒
涂仁福
梁永图
《中国石油大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期223-230,共8页
通过分析混油发展过程并提取变量特征,考察各因素对混油长度的影响机制,构建定制网络层融合机制与数据模型,提高混合模型的机制可解释性及非线性关联能力,构造耦合损失函数并基于分级训练策略优化模型参数,提高模型收敛效果和鲁棒性,并...
通过分析混油发展过程并提取变量特征,考察各因素对混油长度的影响机制,构建定制网络层融合机制与数据模型,提高混合模型的机制可解释性及非线性关联能力,构造耦合损失函数并基于分级训练策略优化模型参数,提高模型收敛效果和鲁棒性,并利用多条管道小批量历史混油数据进行验证。结果表明:模型预测效果显著优于传统机器学习算法,均方误差降低64%;与现有研究成果相比,准确性和鲁棒性有大幅提升,误差的分布区间及平均值分别降低46%和21%;模型基于现场小批量数据,可对多条具有不同运行特性的管道混油长度进行准确预测,有助于提高站场混油控制智能化水平。
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关键词
成品油管道
混油长度预测
物理约束
梯度优化机制
深度学习模型
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职称材料
题名
耦合物理约束和数据模型改进的成品油管道混油长度预测
1
作者
杜渐
郑坚钦
蔡庆文
徐宁
夏玉恒
涂仁福
梁永图
机构
中国石油大学(北京)城市油气输配集输北京市重点实验室
中国石油规划总院
出处
《中国石油大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期223-230,共8页
基金
国家自然科学基金项目(52202405)。
文摘
通过分析混油发展过程并提取变量特征,考察各因素对混油长度的影响机制,构建定制网络层融合机制与数据模型,提高混合模型的机制可解释性及非线性关联能力,构造耦合损失函数并基于分级训练策略优化模型参数,提高模型收敛效果和鲁棒性,并利用多条管道小批量历史混油数据进行验证。结果表明:模型预测效果显著优于传统机器学习算法,均方误差降低64%;与现有研究成果相比,准确性和鲁棒性有大幅提升,误差的分布区间及平均值分别降低46%和21%;模型基于现场小批量数据,可对多条具有不同运行特性的管道混油长度进行准确预测,有助于提高站场混油控制智能化水平。
关键词
成品油管道
混油长度预测
物理约束
梯度优化机制
深度学习模型
Keywords
multi-product pipeline
contamination product length predicting
physical constraint
gradient enhanced mechanism
deep learning model
分类号
TE832 [石油与天然气工程—油气储运工程]
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作者
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1
耦合物理约束和数据模型改进的成品油管道混油长度预测
杜渐
郑坚钦
蔡庆文
徐宁
夏玉恒
涂仁福
梁永图
《中国石油大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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