油水分离水力旋流器的人工神经网络模拟

作     者：舒朝晖 肖莉 程雁 李本艳 陈文梅 褚良银 Shu Zhaohui(School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan), Xiao Li, Chen Yan, et al.

作者机构：华中科技大学能源与动力工程学院 江汉机械研究所 四川大学化工机械系 

基　　金：中国石油天然气集团公司"九五"重点科技攻关项目"液-液水力旋流器"的资助项目 

出 版 物：《石油机械》 (China Petroleum Machinery)

年 卷 期：2003年第31卷第3期

页      码：11-13,33页

摘      要：采用改进的BP神经网络模型模拟水力旋流器的油水分离过程。根据水力旋流器的实际生产条件 ,确定旋流器模型设计中的优化神经网络结构为 8- 12 - 12型神经网络。对神经网络的结构进行了优选和分析 ,提出了自适应调节学习率和动量因子的快速BP算法 ,并对激励函数进行了改进。结果表明 ,用改进的BP神经网络模型模拟水力旋流器的分离过程是切实可行的 ,通过旋流器的人工神经网络模拟 ,能够根据旋流器的物性参数和分离期望值 ,预测旋流器的结构参数和操作参数 ,实现旋流器结构参数和操作参数的优化。

主 题 词：BP神经网络 油水分离 水力旋流器 操作参数 结构参数 

学科分类：0820[工学-航空航天类] 08[工学] 082002[082002] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-4578.2003.03.005

馆 藏 号：203818966...