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题名基于BP神经网络的油气长输管道失效概率预测
被引量：7
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作者
彭星煜
刘力升
吕娜
杨秋香
彭廷亮
李磊
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机构
西南石油大学
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出处
《全面腐蚀控制》
2009年第5期12-16,共5页
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基金
国家自然科学基金(50678154)
西南石油大学石油工程学院创新基金
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文摘
油气长输管道风险评价是保障油气管道安全的重要技术之一,而油气长输管道风险评价的核心内容是定量确定管道的失效概率,因此,油气管道失效概率值的准确性会极大地影响到定量风险评价结果的合理性和适用性。目前,国内外均没有建立管道失效概率计算的数学模型,其预测多是依靠现代数学分析中的预测方法如:层次分析法、故障树分析方法和概率统计方法等。人工神经网络是以大量的具有相同结构的简单单元的连接来模拟人类大脑的结构和思维方式的一种可实现的物理系统或计算机模拟系统。本文将神经网络技术中常用的BP神经网络技术运用到油气长输管道失效概率预测中,依靠其强大的非线性映射关系,在输入、输出关系完全未知的情况下映射出输入、输出的非线性关系,从而建立基于故障树失效因素作为输入而管道失效概率作为输出的预测模型。
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关键词
油气长输管道
BP神经网络
故障树模型
失效概率预测
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Keywords
oil/gas pipeline
BP neural network
failure tree analysis
failure rate calculation
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分类号
TE988
[石油与天然气工程—石油机械设备]
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题名城市轨道交通综合监控系统可靠性框图分析方法
被引量：2
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作者
林晓伟
卜凡
许超
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机构
国电南瑞科技股份有限公司
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出处
《工业控制计算机》
2021年第7期26-28,共3页
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文摘
介绍了一种城市轨道交通综合监控系统可靠性框图分析方法,说明了可靠性框图分析的相关概念,列出了基础可靠性公式,详细阐述了串行和并行两个模式下的可靠性计算方法。在此基础上,结合综合监控系统的架构及可靠性计算的相关假设,论述了可靠性框图分析方法在综合监控系统的可靠性和可用性计算方面的具体应用,给出了可靠性及可用性计算的详细分析流程及计算过程。
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关键词
城市轨道交通
综合监控系统
可靠性框图分析
故障率计算
可用性计算
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Keywords
urban rail transit
integrated supervisory and control system
reliability block diagram analysis
failure rate calculation
availability calculation
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分类号
U29-39
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名星载偏振成像仪供配电系统可靠性分析
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作者
方璐璐
洪津
张爱文
金洁
骆冬根
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机构
安徽大学物质科学与信息技术研究院
中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所
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出处
《大气与环境光学学报》
CAS
CSCD
2023年第6期617-626,共10页
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基金
高分辨率对地观测系统重大专项(民用部分,30-Y20A19-9007-15/17),王宽诚率先人才计划“卢嘉锡国际合作团队项目”(GJTD-2018-15)。
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文摘
供配电系统是星载偏振成像仪电子学系统的重要组成部分,它不仅要满足将卫星平台提供的一次电源转换成载荷所需的各种二次电源的功能需求,同时还需要满足载荷在轨运行时的高可靠性和长寿命要求。电子元器件的应力分析法是分析电子系统可靠性的一种重要方法,基于应力分析法并根据GJB/Z299C-2006《电子设备可靠性预计手册》,对星载偏振成像仪供配电系统各组成部件的电子元器件进行失效率计算,并结合系统结构框图对系统的可靠度进行分析。分析结果表明,采用冷贮备的冗余设计方式可以明显提高系统的可靠度。
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关键词
星载偏振成像仪
供配电系统
可靠度
应力分析法
失效率计算
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Keywords
directional polarization camera
power supply and distribution system
reliability
stress analysis procedure
failure rate calculation
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分类号
TP802
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名数字化高压加热器故障率自适应推算方法
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作者
杨岭
孟祥松
朱艳
景海增
贾瑞雪
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机构
大港油田对外合作项目部
上海数映科技有限公司
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出处
《工业加热》
CAS
2023年第5期34-38,共5页
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基金
国家重点实验室油田数字化建设技术项目(20XH19212)。
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文摘
高压加热器在给水回热系统中起到重要作用,其运行的可靠性影响着机组的安全稳定输出。因此,提出数字化高压加热器故障率自适应推算方法。构建数字化高压加热器的动态数学模型,分析高压加热器在工作状态下的运行特点,以此为依据建立高压加热器故障模型,提取导致高压加热器出现故障的主要参数。采用Elman神经网络构建高压加热器故障率推算模型,将上述提取的故障参数输入模型中,完成数字化高压加热器故障率的自适应推算。实验结果表明,所提方法可准确地检测数字化高压加热器的疏水温度、给水出口温度、给水压力和给水流量,具有较高的推算精度。
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关键词
数字化高压加热器
动态数学模型
故障模型
ELMAN神经网络
故障率推算
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Keywords
digital high-pressure heater
dynamic mathematical model
fault model
Elman neural network
failure rate calculation
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分类号
TK264.9
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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