基于BP神经网络的天然气脱硫装置异常诊断模型
基于BP神经网络的天然气脱硫装置异常诊断模型【摘要】:利用BP神经网络对天然气脱硫装置进行模拟研究。以某天然气净化厂实际运行数据及Hysys模拟数据作为网络训练数据集,利用Matl
【关键词】: BP神经网络 天然气 脱硫 异常诊断 Hysys
【基金】:西南石油大学研究生创新基金项目(CXJJ2015011)
【分类号】:TE96;TP183
【正文快照】: 脱硫单元是含硫天然气净化装置主体部分,对脱硫单元运行状况实现有效监测和调整十分重要。净化厂中常规的DCS控制系统具有数据采集、控制运算、控制输出、设备和状态监视、报警监视等功能,但系统智能化程度不高[1],不能从脱硫过程出发对运行情况做评价,不利于发现并解决运行过
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