【摘 要】
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本文将采用BP神经网络技术,以压力、温度、流速、含硫量和酸值作为输入参数,以管道内腐蚀速率作为输出参数,建立了输油管道的腐蚀速率预测模型。计算结果表明,该模型具有较好
【机 构】
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北京化工大学化工安全教育部工程研究中心,
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本文将采用BP神经网络技术,以压力、温度、流速、含硫量和酸值作为输入参数,以管道内腐蚀速率作为输出参数,建立了输油管道的腐蚀速率预测模型。计算结果表明,该模型具有较好的预测精度,模拟出的腐蚀速率与实测值能较好的吻合,并且能够反映各因素与腐蚀速率之间的关系。
In this paper, BP neural network technology is used to predict the corrosion rate of oil pipeline based on the pressure, temperature, flow rate, sulfur content and acid value as the input parameters and the corrosion rate in the pipeline as the output parameter. The calculation results show that the model has good prediction accuracy, the simulated corrosion rate can be in good agreement with the measured value, and can reflect the relationship between each factor and the corrosion rate.
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