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基于MEA-BP神经网络热油管道预测模型研究

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基于MEA-BP神经网络热油管道预测模型研究

于涛1,2,李传宪1,张杰3,刘丽君4,郭悠悠2,段坤华2

1. 中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院,山东 青岛 266580;   2. 中国石油北京油气调控中心,北京100007

3. 中国石油西部管道公司,新疆 乌鲁木齐 830000;   4. 北京中油瑞飞信息技术有限责任公司,北京 100007

      长输热油管道运行过程中,油温的准确预测是管道安全优化生产的前提。针对以往油温预测方法的误差大,推广应用难等问题,提出利用Back Propagation(BP)神经网络和思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)优化算法,建立MEA-BP油温预测模型。利用相关性算法获得模型输入参数,下载处理SCADA系统实际生产数据,对模型进行训练。将MEA-BP预测模型应用于实际生产,油温预测误差为0.49 ℃,相比理论公式及其它预测模型,具有泛化性好、预测准确性高等特点。通过研究获得基于大数据分析方法可有效实现长输管道业务需要,为管道大数据平台分析应用,未来智能化控制奠定基础。

    原油管道;BP神经网络;MEA

中图分类号TQ 015       文献标识码 A       文章编号 1671-0460(2020)04-0751-06


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