【摘 要】
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我国原油具有高含蜡的特点,在原油的管输过程中极易出现蜡沉积现象,因此建立高精度、适用性好的蜡沉积预测模型,对指导含蜡原油管道安全运行具有重要意义。本文基于具有非线性处理优势的人工神经网络和支持向量机算法,开展预测含蜡原油管道蜡沉积速率的研究,具体的研究工作如下:首先,选取靖惠线一段500组运行数据作为研究样本,从中选取具备影响蜡沉积速率相关因素的数据特征点,分析蜡沉积速率的变化规律,利用灰色关联理
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我国原油具有高含蜡的特点,在原油的管输过程中极易出现蜡沉积现象,因此建立高精度、适用性好的蜡沉积预测模型,对指导含蜡原油管道安全运行具有重要意义。本文基于具有非线性处理优势的人工神经网络和支持向量机算法,开展预测含蜡原油管道蜡沉积速率的研究,具体的研究工作如下:首先,选取靖惠线一段500组运行数据作为研究样本,从中选取具备影响蜡沉积速率相关因素的数据特征点,分析蜡沉积速率的变化规律,利用灰色关联理论分析影响蜡沉积速率因素的主次关系为:油温>油壁温差>流速,接着用层次分析法计算出三者权重占比依次为0.6025、0.3151和0.0824,接着对原始数据样本进行处理,得出建立模型所需的数据特征。其次,选取数据集中的360组为建模数据,以随机9:1的比例划分为训练集与预测集,基于BP神经网络、RBF神经网络和支持向量机(SVM)三种算法建立蜡沉积速率预测模型,并对上述三个模型的预测结果进行对比分析;选择模型表现较好的RBF神经网络模型和SVM模型,采用索套算法(LASSO)对数据特征进行优化筛选,用改进的模拟退火粒子群算法(ISAPSO)分别优化两个模型,结果显示LASSO-ISAPSORBF模型和LASSO-ISAPSO-SVM模型精确度都得到提高,LASSO-ISAPSO-SVM表现最好。最后,选取靖惠线二段340组现场数据,利用LASSO-ISAPSO-SVM模型再次进行预测,通过几种误差评价指标结果发现该模型可以对蜡沉积速率做出合理的预测,可为后期其他管线蜡沉积预测提供参考。
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