循环冷却水系统的黏附速率预测模型的研究

摘要：

结垢是循环冷却水系统中常见的水质故障,人们常用水质判断指数来判断循环冷却水水质的结垢趋势.通过对某石化公司循环冷却水系统生产运行数据的分析,选取了对黏附速率影响较大的水质参数,借助神经网络的非线性映射、泛化及容错能力,基于BP神经网络建立了黏附速率的预测模型.利用该模型对循环冷却水系统一定周期黏附速率的预测结果较好,说明该方法可行,具有很好的应用前景.

关键词：循环冷却水、黏附速率、预测模型、神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：天津市科技创新专项资金项目05FZZDGX00300;天津市教委滨海新区双百科技特派员科技专项SB20080070

在线出版日期：2012-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：44-46