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题名基于WOA-BP神经网络的热式流量测量技术研究
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作者
刘升虎
刘太逸
冉建立
郭会强
邢亚敏
梁钊睿
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机构
西安石油大学陕西省油气井测控技术重点实验室
中国石油天然气股份有限公司辽河油田分公司安全环保技术监督中心
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出处
《仪表技术与传感器》
北大核心
2025年第4期50-54,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(41874158)。
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文摘
针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的补偿模型,提高了算法的收敛速度。实验结果表明:优化后的神经网络模型在热式流量测量方法中具有较好的流量预测效果,WOA-BP网络模型R~2达到0.989,比传统BP模型的预测精确性和鲁棒性更高,在对油井产液量预测方面具有实用价值。
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关键词
鲸鱼优化算法(WOA)
BP神经网络
热式流量测量方法
温度补偿
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Keywords
whale optimization algorithm(WOA)
BP neural network
thermal flow measurement method
temperature compensation
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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