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Matlab建立脱硫单元异常情况诊断模型,用以评价装置运行异常情况下偏离正常工况的程度,并判断产生异常的原因。测试结果表明,训练后的神经网络模型对模拟数据预测准确度较好。诊断模型具有简捷性和准确性,可用于脱硫装置运行状况的分析和优化指导。 【作者单位】： 西南石油大学化学化工学院;
【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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