BP神经网络预测石化塔顶系统腐蚀的应用研究

摘要：

塔设备是石化企业一个非常重要的系统,塔设备的腐蚀问题十分严峻.根据某石化企业分馏塔塔顶系统的腐蚀监测数据,探讨利用BP神经网络建立腐蚀预测模型解决石化塔设备在腐蚀过程中产生的问题.本文分别使用min-max和z-score标准化方法对腐蚀监测数据进行处理,比较两种方法对腐蚀预测结果精度的影响;并且分析训练样本个数变化对腐蚀预测模型预测结果产生的影响.结果显示:利用BP神经网络建立的腐蚀预测模型可以为炼油厂的腐蚀控制提供依据;使用min-max标准化方法处理的数据,能够得到更高的预测精度;当训练样本超过20时,模型预测结果的精度和稳定性均较好.

关键词：腐蚀预测、神经网络、数据处理、数据量

所属期刊栏目：31

分类号：TG1;TQ0

资助基金：陕西省自然基金——基于信息融合的炼油生产系统腐蚀评价研究2012JM2008

在线出版日期：2014-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-4