【摘 要】
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为实现海上浮式生产系统(FPSO)火灾的预警,准确定位火源点,针对传统神经网络在火灾预警中存在收敛速度慢等问题,开发一种基于自适应神经网络的实时监测火灾预警方法。首先通
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(51574263);中国石油大学(北京)科研基金资助(2462015YQ0403);中国石油大学(北京)青年创新团队C计划(C201602)
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为实现海上浮式生产系统(FPSO)火灾的预警,准确定位火源点,针对传统神经网络在火灾预警中存在收敛速度慢等问题,开发一种基于自适应神经网络的实时监测火灾预警方法。首先通过添加动量项和自适应学习率改进传统神经网络,并依据FPSO火灾事故数据训练学习网络;然后根据现场温度的实时监测数据,预测FPSO的火灾发生情况及位置;以FPSO平台的工艺处理模块I区为例,建立实时监测火灾预警自适应神经网络模型,利用FLACS软件设置火灾场景,将火灾发生后的温度监测数据输入到模型中。结果表明:输出的火源点位置与FLACS设置的火灾场景一致,验证了模型的有效性。
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