伴随节水减排的绿色发展要求,石化行业生产中普遍采用了循环用水模式,高浓缩循倍数下循环用水给整个生产运行提出更高要求,因此开展对工业循环冷却水腐蚀结垢的预测模型研究及专家系统的开发,该选题具有重要的理论意义和实际的经济价值。首先,工业循环冷却水系统正常运转中产生的腐蚀结垢问题对其影响巨大,造成严重的安全隐患。本文从中石化某分公司提取海量水质数据,经处理分析得出与腐蚀和结垢密切相关的六种指标,在此基础上利用NARX动态神经网络建立腐蚀速率和粘附速率的预测模型,并用Matlab进行大量的仿真验证,通过与其他神经网络的对比,证明建立的预测模型具有较为优异的预测性能。其次,针对传统的依靠人工经验投加药剂存在的弊端,本文设计开发了工业循环冷却水专家系统,并对关键的知识库和推理机做了较为详细的设计。之后基于C/S结构建立分层架构,利用可视化语言VB 6.0作为工业循环冷却水专家系统前端开发平台,采用MySQL作为后台系统数据库,同时针对VB在面对复杂数值计算和分析时的不足,利用VB与Matlab间的接口程序,把所需要的功能放到Matlab中实现。将建立的水质模型嵌入专家系统,使其不仅能够预测水质腐蚀速率和粘附速率预测,还可以提出合理可行的处理建议,经循环水系统运行检测,提高了实际效率,减小了预测周期,为冷却水系统安全运行提供了最大程度的保证。