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题名利用神经网络分析注水管道内腐蚀影响因素
被引量：2
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作者
喻西崇
赵金洲
纪录军
胡永全
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机构
中海石油研究中心博士后工作站
电话:(
西南石油学院
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出处
《油气储运》
CAS
北大核心
2003年第2期27-31,共5页
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文摘
对注水管道内两种腐蚀影响因素进行了排序 ,采用灰色关联分析法和二层BP神经网络法对主要影响因素进行了考察。示例分析表明 ,采用改进二层BP神经网络得到的连接权值排序 ,比灰色关联法更能准确反映注水管道内腐蚀实际情况。根据某注水试验区注水管道水质分析数据及计算结果 ,得出其主要影响因素的高低排序为 ,溶解氧 (0 .877) ,pH值 (0 .85 6 ) ,硫酸盐还原菌 (0 .84 ) ,温度 (0 .811) ,压力 (0 .78) ,CO2 (0 .76 ) ,流速 (0 .736 )。
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关键词
神经网络
注水管道
内腐蚀
影响因素
采油
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Keywords
injecting pipeline, corrosion, BP neural network, influence factor, analysis
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分类号
TE983
[石油与天然气工程—石油机械设备]
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