摘要：为了准确预测多维影响因素条件下天然气需求量的变化,引入自适应惯性权重因子改进粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),将构建的自适应粒子群优化算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)与改进Tent映射相结合,对长短期记忆(Long Short-Time Memory,LSTM)神经网络模型中的隐含层节点数、学习轮数、初始学习速率进行超参寻优,改变传统LSTM模型凭经验设定超参数的不足。基于1999—2020年的10项强相关性影响因素细分数据进行算例验证,并对2021—2030年中国的天然气需求量进行预测。结果表明:改进Tent-APSOLSTM模型组合参数寻优效果最佳,可以更好地适用于中国天然气中短期需求量预测工作。(图5,表6,参34)

摘要：5月4日年产13亿Nm^3LNG项目通过专家组评审5月4日消息,由北京华福工程有限公司编制的"年产13亿Nm^3合成天然气无循环甲烷化工艺包"通过了中国石油和化学工业联合会组织的专家评审组的评审。专家组成员对该工艺包的设计完整性、合理性及缜密性给予了充分肯定。目前该工艺技术已经应用于内蒙港原年产1亿Nm^3LNG项目中。