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混合原油的蜡沉积速率的预测方法: 本发明公开了一种混合原油的蜡沉积速率的预测方法，包括：S1、以A原油和B原油为基础油样，配置不同比例的混合原油试样；S2、获取不同比例的混合原油试样的基础物性的数据；S3、将基础物性的数据导入Couette结蜡装置的模拟...; 朱浩然赖德华雷云于鹏飞彭浩平

原油管道蜡沉积速率预测模型研究被引量：2: 2023年; 准确地预测原油管道蜡沉积速率能够有效确定清管周期,以保证原油管道安全运行。针对BP神经网络(BPNN)模型学习效率低、对初始权重敏感且容易陷入局部最优状态等缺点,采用改进的麻雀搜索算法(ISSA)来优化BPNN的初始权值和阈值,建立ISSA-BPNN蜡沉积速率预测模型。以华池作业区38组蜡沉积实验数据为研究对象,使用MATLAB软件搭建预测模型并进行预测,同时与BPNN模型、遗传算法优化的BPNN模型(GA-BPNN)、粒子群优化算法优化的BPNN模型(PSO-BPNN)以及SSA-BPNN模型进行对比分析。结果表明:ISSA-BPNN模型预测蜡沉积速率的平均相对误差为1.3531%,决定系数R^(2)为0.9948,均优于BPNN、GA-BPNN、PSO-BPNN和SSA-BPNN模型的预测结果,证明了ISSA-BPNN模型作为预测管道蜡沉积速率工具的准确性和可行性。; 肖荣鸽刘博刘国庆戴政张鹏; 关键词：蜡沉积速率含蜡原油

含蜡原油管道蜡沉积速率预测模型优化研究: 管道输送是我国含蜡原油最主要的运输方式，其过程中产生的蜡沉积是影响管道安全、高效运行的主要问题。掌握蜡沉积速率，制定合理的清管周期，是解决该问题的有效措施。但蜡沉积速率受多种因素影响，因素之间、因素与速率之间呈现复杂的非...; 潘柯成; 关键词：含蜡原油管道蜡沉积速率

改进天鹰优化器优化Elman神经网络模型预测管道蜡沉积速率被引量：4: 2023年; 管道结蜡一直是困扰含蜡原油输送的棘手问题,建立准确的蜡沉积速率预测模型对于保障管道的安全运行具有重要的实际意义。考虑到Elman神经网络(Elman neural network,ENN)模型的不足(易陷入极小点、泛化能力弱),基于蜡沉积速率的主要影响因素,提出了一种基于改进天鹰优化器(引入鲸鱼优化算法的狩猎策略对天鹰优化器的局部搜索能力进行改进)的ENN模型,并基于两组室内实验数据对比分析了所建新模型和其他模型预测精度的差异。结果表明,改进新模型的平均绝对百分比误差分别为0.7603%、1.2452%,其预测精度明显高于传统ENN模型;采用改进天鹰优化器建立的ENN模型可对初始权值和阈值进行寻优处理,极大提高了泛化能力,因此具有预测精度高的优点。; 陈卓刘波张源杨云博田洋阳; 关键词：含蜡原油蜡沉积速率 ELMAN神经网络

基于灰色模型的原油管道蜡沉积速率预测被引量：1: 2022年; 基于灰色模型理论和建模思想,GM(0,N)模型可计算多个影响因素间相互作用的拟合和预测结果,建立GM(0,5)模型并与黄启玉模型进行误差对比分析,对原油管道蜡沉积速率进行预测。拟合出GM(0,5)模型蜡沉积速率平均相对误差为0.8855%,预测出GM(0,5)模型蜡沉积速率平均相对误差为15.0369%,精度都远优于黄启玉模型。对GM(0,5)蜡沉积速率的灰色参数分析,浓度梯度、温度梯度这两个影响因素对蜡沉积速率影响最大。结果表明:在原油管道蜡沉积速率的预测方面,GM(0,5)模型效果更佳。; 樊成洋王庆军付智豪; 关键词：蜡沉积速率

灰色模型在原油管道蜡沉积速率预测中的应用被引量：2: 2022年; 为了对原油管道内蜡沉积速率进行准确预测,基于灰色GM(1,N)模型理论和建模思路,综合考虑了管壁处剪切应力、管壁处温度梯度、管壁处蜡分子浓度梯度和原油的动力黏度4个影响因素,建立了GM(1,5)蜡沉积速率模型,并与黄启玉蜡沉积模型进行模型精度对比。结果表明:GM(1,5)蜡沉积速率模型的平均相对误差为2.9555%,模型精度高于黄启玉蜡沉积模型;通过对GM(1,5)蜡沉积速率模型的灰色参数进行分析,管壁处蜡分子浓度梯度、管壁处温度梯度对蜡沉积速率影响最大;采用灰色GM(1,N)模型来预测管道的蜡沉积速率是可行的,可为原油管道蜡沉积规律的深入研究和制订合理的清蜡周期提供参考。; 殷彦龙王庆军陈卓; 关键词：蜡沉积速率影响因素 GM(1,N)模型

一种基于改进的SSA-BPNN原油管道蜡沉积速率预测方法: 基于改进的SSA‑BPNN原油管道蜡沉积速率预测方法，对影响蜡沉积的因素进行归纳、分析，确定BPNN输入的变量，从而确定了BPNN的拓扑结构；利用Logistic映射策略初始化种群，实现对SSA的改进；通过改进的SSA算...; 肖荣鸽刘博

基于LASSO-ISAPSO-ELM的含蜡原油管道蜡沉积速率预测被引量：4: 2022年; 为提高含蜡原油管道蜡沉积速率的预测精度,保障含蜡原油管道安全运行,提出一种基于套索算法(LASSO)和改进模拟退火粒子群算法(ISAPSO)融合极限学习机(ELM)的含蜡原油管道蜡沉积速率预测模型。首先利用LASSO提取含蜡原油管道蜡沉积速率的关键影响因素,简化样本指标;然后对模拟退火粒子群(SAPSO)的种群初始化、惯性权重和学习因子进行改进,并利用其优化ELM的输入权重和隐含层节点阈值;最后以青海某厂原油为试验油样,通过开展室内环道试验获取85组数据样本,将预处理后的样本数据集代入模型计算,对含蜡原油管道蜡沉积速率进行预测,并将LASSO-ISAPSO-ELM模型的预测结果与BPNN模型和PSO-SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:经LASSO筛选,得到5项影响含蜡原油管道蜡沉积速率的关键因素;ISAPSO比SAPSO提前43代收敛且寻优精度更优;LASSO-ISAPSO-ELM模型预测结果的均方根误差、平均相对误差和希尔不等系数分别低达0.06983、0.69373%、0.00336,与其他模型相比,LASSO-ISAPSO-ELM模型的预测精度更高。; 骆正山潘柯成; 关键词：含蜡原油管道蜡沉积速率

保温原油管道蜡沉积速率模型的建立被引量：3: 2020年; 在管道运行中,时常伴随着蜡沉积现象的发生,这种现象会导致输量减少,严重时还会出现凝管事故。针对输送庆吉混油的松山-葫芦岛保温原油管段,自制了室内保温环道实验装置,建立了蜡沉积速率的逐步回归模型和支持向量机模型,对比验证结果表明,支持向量机模型的稳定性和准确性高于逐步回归模型。应用建立的蜡沉积速率模型对现场管段进行了不同季节的蜡沉积预测,为管道现场最优清蜡周期的确定提供理论参考。; 孙启智刘祁郎宪明胡志勇; 关键词：蜡沉积支持向量机

保温原油管道蜡沉积速率模型研究: 随着国家经济的发展,能源的使用量逐年递增,石油作为主要能源不可再生,如何科学的使用变得迫在眉睫。近年来,我国部分管线已处于低输量状态,这加剧了蜡沉积情况的发生。油品在管道的输送过程中,油温会沿着管线距离的增加逐渐减小,蜡...; 孙启智; 关键词：支持向量机蜡沉积含蜡原油; 文献传递

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