作者:王丽娜;刘翠玲; 时间:2009-01-01 点击数:
王丽娜;刘翠玲;
1:北京工商大学信息工程学院
摘要(Abstract):
采用多传感器技术对井口计量装置中的影响原油含水率测量有关参量进行测定,提出基于BP神经网络和CPN网络建立原油含水率预测模型的方法,通过对输入网络的参量进行K均值处理,建立井口计量装置的原油含水率预测模型.仿真与实验结果表明:CPN网络可以取得更好地拟合精度和预测效果,明显优于BP网络模型.
关键词(KeyWords):原油含水率;BP神经网络;CPN神经网络;预测模型
Abstract:
Keywords:
基金项目(Foundation):中国石油天然气总公司科技创新风险基金项目(0706d01040204)
作者(Author):王丽娜;刘翠玲;
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参考文献(References):
[1]郭殿杰.多相流测量在石油工业中的应用前景[J].国外仪器仪表,1997(2):5.
[2]姚强,康宜华,王培烈.电容式含水率安装方式与测量误差研究[J].石油机械,2002,30(4):1-3.
[3]肖洪兵,满庆丰,张盛福.基于W78E516B单片机的非接触式原油含水率测试仪[J].仪器与仪表,2003(6):15-17.
[4]陆国强,郑之爱,赵卫宁,等.射频法测量原油含水率[J].石油工业标准与计量,1989,5(6):39-43.
[5]凌玉华,杨欣华,孙克辉,等.射频法重油含水率测量仪的研究[J].仪器与仪表学报,1999,20(4):80-82.
[6]王进旗,强锡富,张勇奎.同轴线式相位法测量油井含水率[J].仪器仪表学报,2002,23(1):75-76.
[7]王进旗,强锡富,于英华.基于相位法原油含水率仪的实验研究[J].计量学报,2004,25(4):366-368.
[8]朱国强,刘厚泉.基于聚类的神经网络分类模型研究[J].微计算机信息,2008,24(3):223.
[9]Ding C,He X.K-Nearest-Neighbor in data clustering:Incorporating local information into global opti mization[C].Proc.of the ACMSymp.on Applied Computing.Nicosia:ACMPress,2004:584-589.
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