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石油储罐主动安全防护系统节能降耗路径研究
1
作者
汪怡心
马孝亮
+3 位作者
杨志军
郭一帆
张晓惠
李爽
《现代化工》
北大核心
2025年第S2期464-467,共4页
系统分析了石油储罐主动安全防护系统各运行环节的能耗现状与节能潜力,提出了针对性的优化策略。具体包括:空压机“变频+余热回收”技术、制氮工艺优化策略、基于峰谷电价的氮气储罐储能优化策略、运行管理优化策略。通过实际案例分析...
系统分析了石油储罐主动安全防护系统各运行环节的能耗现状与节能潜力,提出了针对性的优化策略。具体包括:空压机“变频+余热回收”技术、制氮工艺优化策略、基于峰谷电价的氮气储罐储能优化策略、运行管理优化策略。通过实际案例分析验证了方案在降低能耗、优化运行成本方面的经济性和可行性,为石油储罐主动安全防护系统的优化运行、节能降耗提供一定的参考。
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关键词
主动安全防护系统
变频改造
余热回收
峰谷电价
优化运行
节能降耗
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职称材料
基于PCA-TSO-BPNN模型的海底管道内腐蚀速率预测研究
被引量：
1
2
作者
肖荣鸽
刘国庆
+3 位作者
刘博
魏王颖
庄琦
靳帅帅
《热加工工艺》
北大核心
2025年第4期82-88,共7页
近年来,随着我国海洋油气勘探开发力度不断增强,在役的和建设中的海底油气管道越来越多,海底油气管道内腐蚀速率预测对于海底油气管道的日常运行、维护和检修极为重要。为了提高海底油气管道内腐蚀速率预测精度和稳定性,建立了基于主成...
近年来,随着我国海洋油气勘探开发力度不断增强,在役的和建设中的海底油气管道越来越多,海底油气管道内腐蚀速率预测对于海底油气管道的日常运行、维护和检修极为重要。为了提高海底油气管道内腐蚀速率预测精度和稳定性,建立了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和金枪鱼群算法(Tuna Swarm Optimization,TSO)优化BP神经网络的海底管道内腐蚀速率预测组合模型PCA-TSO-BPNN。运用PCA进行数据降维,筛选出海底管道内腐蚀速率的主要影响因素;建立海底管道内腐蚀速率BPNN预测模型,并采用TSO算法对BPNN预测模型的权值和阈值参数进行寻优;利用PCA-TSO-BPNN组合模型对海底管道内腐蚀速率进行预测,并与对比模型进行比较,验证PCA-TSO-BPNN组合模型的可行性和可靠性。结果表明:PCA-TSO-BPNN组合模型的平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为1.8441%和0.06757,远低于对比模型,组合模型具有较高的预测精度和稳定性,可为海底管道内腐蚀防护和流动保障提供决策支持。
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关键词
BP神经网络
主成分分析
金枪鱼群算法
海底管道
腐蚀速率预测
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职称材料
题名
石油储罐主动安全防护系统节能降耗路径研究
1
作者
汪怡心
马孝亮
杨志军
郭一帆
张晓惠
李爽
机构
中国石油天然气股份有限公司塔里木油田分公司油气运销事业部
出处
《现代化工》
北大核心
2025年第S2期464-467,共4页
文摘
系统分析了石油储罐主动安全防护系统各运行环节的能耗现状与节能潜力,提出了针对性的优化策略。具体包括:空压机“变频+余热回收”技术、制氮工艺优化策略、基于峰谷电价的氮气储罐储能优化策略、运行管理优化策略。通过实际案例分析验证了方案在降低能耗、优化运行成本方面的经济性和可行性,为石油储罐主动安全防护系统的优化运行、节能降耗提供一定的参考。
关键词
主动安全防护系统
变频改造
余热回收
峰谷电价
优化运行
节能降耗
Keywords
active safety protection system
frequency conversion transformation
spent-heat recovery
peak and valley electricity price
optimized operation
energy conservation and consumption reduction
分类号
X74 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于PCA-TSO-BPNN模型的海底管道内腐蚀速率预测研究
被引量：
1
2
作者
肖荣鸽
刘国庆
刘博
魏王颖
庄琦
靳帅帅
机构
西安
石油
大学
石油
工程学院
中国石油
西南
油气
田
分公司
中国石油天然气股份有限公司塔里木油田分公司油气运销事业部
中国石油天然气股份有限公司
中国石油天然气股份有限公司
出处
《热加工工艺》
北大核心
2025年第4期82-88,共7页
基金
陕西省教育厅服务地方专项计划项目(19JC034)。
文摘
近年来,随着我国海洋油气勘探开发力度不断增强,在役的和建设中的海底油气管道越来越多,海底油气管道内腐蚀速率预测对于海底油气管道的日常运行、维护和检修极为重要。为了提高海底油气管道内腐蚀速率预测精度和稳定性,建立了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和金枪鱼群算法(Tuna Swarm Optimization,TSO)优化BP神经网络的海底管道内腐蚀速率预测组合模型PCA-TSO-BPNN。运用PCA进行数据降维,筛选出海底管道内腐蚀速率的主要影响因素;建立海底管道内腐蚀速率BPNN预测模型,并采用TSO算法对BPNN预测模型的权值和阈值参数进行寻优;利用PCA-TSO-BPNN组合模型对海底管道内腐蚀速率进行预测,并与对比模型进行比较,验证PCA-TSO-BPNN组合模型的可行性和可靠性。结果表明:PCA-TSO-BPNN组合模型的平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为1.8441%和0.06757,远低于对比模型,组合模型具有较高的预测精度和稳定性,可为海底管道内腐蚀防护和流动保障提供决策支持。
关键词
BP神经网络
主成分分析
金枪鱼群算法
海底管道
腐蚀速率预测
Keywords
BP neural network
principal component analysis(PCA)
tuna swarm optimization(TSO)
submarine pipelines
corrosion rate prediction
分类号
TG174 [金属学及工艺—金属表面处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
石油储罐主动安全防护系统节能降耗路径研究
汪怡心
马孝亮
杨志军
郭一帆
张晓惠
李爽
《现代化工》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于PCA-TSO-BPNN模型的海底管道内腐蚀速率预测研究
肖荣鸽
刘国庆
刘博
魏王颖
庄琦
靳帅帅
《热加工工艺》
北大核心
2025
1
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职称材料
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