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题名基于WOA-BP算法的持液率预测模型研究
被引量：10
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作者
肖荣鸽
靳帅帅
庄琦
周鹏
冯鑫
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机构
西安石油大学石油工程学院陕西省油气田特种增产技术重点实验室
长庆油田分公司油气营销事业部
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出处
《化学工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期67-73,共7页
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基金
陕西省教育厅2019年度服务地方专项计划项目(19JC034)。
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文摘
湿气管道在运行过程中,不可避免地会在管道低洼处出现积液。积液的存在会诱发很多安全问题,严重时甚至引发事故。因此,对湿气管道持液率进行预测就显得至关重要。文中基于灰色理论,对影响水平管道持液率的6个影响因素进行灰色关联分析,选取影响较大的因素作为影响变量;基于鲸鱼算法,建立鲸鱼算法优化BP神经网络的持液率预测模型,并与传统BP算法和遗传算法优化BP神经网络的预测模型进行对比。结果表明:文中预测模型的平均绝对误差为4.50%,均方根误差为0.0121,远低于传统BP预测模型和GA-BP预测模型,具有更高的计算精度,适用范围更广,为湿气管道的持液率预测提供了新思路和新途径。
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关键词
湿气管道
持液率
灰色关联
鲸鱼算法
BP神经网络
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Keywords
wet gas pipeline
liquid holdup
grey correlation
whale optimization algorithm
BP neural network
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分类号
TE832
[石油与天然气工程—油气储运工程]
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