基于数据挖掘的输油管道智能化研究

于涛; 李传宪; 李龙东; 郑琬郁; 于瑶

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基于数据挖掘的输油管道智能化研究

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cqvip:针对长输液体管道调度员实际生产过程中无法实时有效地判断工况,以及以往理论公式对实际生产的应用存在局限性等问题,提出管道智能化研究,辅助调度员日常工作,降低工作压力和减少工作量,提高工作及决策效率。通过建立管道智能化架构,分析获得的数据挖掘层为核心层,核心层的构建需要根据管道业务需求,由业务专家和数据挖掘专家共同完成。对比理论公式和数据挖掘算法获得各自优势特点,基于实际生产数据的数据挖掘算法可根据业务需求建立相应的预测、识别模型,从而构建数据挖掘层。将数据挖掘算法应用于HY热油管道,建立GA-BP油温预测模型,其分析及预测结果相比理论公式计算更准确,可有效指导HY热油管道工艺调整。可见,基于数据挖掘算法的管道智能化研究可有效提升管道安全优化管控水平,并为管道智能化控制奠定基础。

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来源
《天然气与石油》 |2020年第2期|1-7|共7页
作者
于涛; 李传宪; 李龙东; 郑琬郁; 于瑶;
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作者单位

中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院山东青岛 266580;

中国石油北京油气调控中心北京 100007;

中国石油西部管道公司新疆乌鲁木齐 830013;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
长输管道; 智能化; 数据挖掘; BP神经网络; GA算法;

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