论文部分内容阅读
利用BP神经网络对天然气脱硫装置进行模拟研究。以某天然气净化厂实际运行数据及Hysys模拟数据作为网络训练数据集,利用Matlab建立脱硫单元异常情况诊断模型,用以评价装置运行异常情况下偏离正常工况的程度,并判断产生异常的原因。测试结果表明,训练后的神经网络模型对模拟数据预测准确度较好。诊断模型具有简捷性和准确性,可用于脱硫装置运行状况的分析和优化指导。