【摘 要】
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为了对天然气凝析油爆炸极限进行准确预测,首先在不同组分含量和现场工况条件下测定了它的爆炸上、下限,并将此实验结果作为径向基人工神经网络训练、验证和测试的样本数据库
【机 构】
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西安石油大学化学化工学院,西安长庆科技工程有限责任公司,陕西省石油化工研究设计院,弗吉尼亚联邦大学工学院
【基金项目】
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中国国家留学基金(201908610135),陕西省科学技术研究与发展计划项目(2016GY-150),西安石油大学研究生创新与实践能力培养项目(YCS19212063)
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为了对天然气凝析油爆炸极限进行准确预测,首先在不同组分含量和现场工况条件下测定了它的爆炸上、下限,并将此实验结果作为径向基人工神经网络训练、验证和测试的样本数据库,然后以天然气凝析油中的C5、C6、C7、C8、C9+质量分数,气相中的O2物质的量分数以及操作温度为输入信号,以爆炸上、下限为输出信号,建立了天然气凝析油爆炸极限预测模型。结果表明,当隐含层节点数为34时,7-34-2型径向基人工神经网络结构合理且准确度良好,经过2190次反复迭代后,该模型的均方误差0.0099小于允许收敛误差限0.0100,
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