【摘要】：采用實驗方法測試了川西北氣礦邛西區(qū)塊產出水的離子成分和濃度。以此為基礎,建立了基于BP神經網絡的天然氣集輸管道結垢預測模型,確定了模型的網絡層數、輸入向量、輸出向量、訓練函數、隱含層節(jié)點數、各參數的閾值和權重。用現場實測數據驗證了所建立的BP神經網絡模型的準確性。結果表明,以氣田水離子濃度、溫度、壓力、pH值、礦化度和流速作為輸入參數的BP神經網絡,可以準確預測邛西區(qū)塊天然氣集輸管道的結垢。
[Abstract]:The ionic composition and concentration of produced water in Qiongxi block of Northwest Sichuan Gas Mine were measured by experimental method. Based on this, the scale prediction model of natural gas gathering pipeline based on BP neural network is established, and the network layer number, input vector, output vector, training function, hidden layer node number, threshold value and weight of each parameter of the model are determined. The accuracy of the established BP neural network model is verified by the field measured data. The results show that the BP neural network, which takes the water ion concentration, temperature, pressure, pH value, salinity and flow velocity as input parameters, can accurately predict the scaling of natural gas gathering pipeline in Qiongxi block.
【作者單位】： 西南石油大學石油與天然氣工程學院;西南油氣田分公司川西北氣礦;
【基金】：國家自然科學基金項目“高含硫天然氣集輸管道硫沉積機理與預測方法研究”(編號:51674213)
【分類號】：TE863;TP183

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本文編號：2321561