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BP神经网络在石油生产能耗分析预测中的应用

2008-04-15分类号:TE43

【作者】孙红霞  仪垂杰  郭健翔  周扬民  
【部门】中国农业大学工学院  青岛理工大学  青岛理工大学  青岛理工大学 北京100083  宁夏大学机械工程学院  银川750021  山东青岛266033  山东青岛266033  山东青岛266033
【摘要】为系统分析和预测石油生产过程的能源消耗,通过分析石油生产系统的工艺流程,确立了影响能耗的主要因素及其评价能耗水平的综合性指标;采用人工神经网络BP算法,构建了能耗分析预测网络模型。以某采油厂能耗统计数据为样本,对模型进行培训和检验,在此基础上,分析了各因素对能耗的影响规律并对节能潜力进行预测。结果表明:机采系统效率对电耗的影响最大,机采系统效率每增长1个百分点吨油耗电将降低5.6 kwh,如果机采系统效率能达到预期的目标值,则年节电量近1.68亿kwh,节能潜力巨大。本研究思路和方法已在某采油厂应用,分析预测结果对该厂节能降耗工作起到了一定的指导作用。
【关键词】神经网络  能耗  预测  石油生产  系统效率
【基金】中国石油化工股份有限公司胜利油田胜利采油厂项目
【所属期刊栏目】中国农业大学学报
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