基于ELM神经网络模型的流动磨损特性预测及寿命评估方法

    公开(公告)号:CN107491840B

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN201710718383.X

    申请日:2017-08-21

    IPC分类号: G06Q10/04 G06N3/02

    摘要: 本发明公开了基于ELM神经网络模型的流动磨损特性预测及寿命评估方法。包括训练样本数据采集的步骤、测试样本数据采集的步骤、ELM神经网络模型建立的步骤和利用已构建的ELM神经网络模型进行流动磨损特性预测分析及寿命评估的步骤,实现对承压管束系统流动磨损特性的预测及寿命评估。本发明针对石油化工、煤化工等流程型工业承压管束系统的流动磨损问题,基于ELM神经网络模型建立了一种流动磨损特性的快速量化预测和剩余寿命评估方法,能快速定量的预测复杂变工况环境的流动磨损速率,可为承压管束系统系统的在役检验、风险评价、寿命预测、防控优化等安全闭环管理提供科学指导,促进流动磨损高风险设备系统的安全、稳定、长周期运行。

    防止NH4Cl垢下腐蚀的加氢反应流出物空冷器系统优化方法

    公开(公告)号:CN104808614A

    公开(公告)日:2015-07-29

    申请号:CN201510092791.X

    申请日:2015-03-02

    IPC分类号: G05B19/418

    摘要: 本发明公开了防止NH4Cl垢下腐蚀的加氢反应流出物空冷器系统优化方法。通过DCS控制系统数据库读取加氢反应流出物空冷器的运行参数,结合加氢反应流出物空冷器系统的原料油化验分析数据,针对加氢反应流出物空冷器系统变工况运行过程中NH4Cl水溶液的垢下腐蚀特性,对加氢反应流出物空冷器系统的NH4Cl的化学平衡常数Kp值、空冷器平均流速和工艺注水量进行优化。本发明可为加氢空冷器系统的设计运行提供科学指导,确保设备系统长周期稳定运行。可有效防止加氢空冷器系统中的NH4Cl沉积,避免NH4Cl腐蚀失效引发的非计划停工事故,确保设备的安全、稳定、长周期运行。