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摘要:
过去几年,原油中的CO2的腐蚀作用备受关注。这是因为它在预测腐蚀率方面具有重要的作用。但由于原油的复杂性和多变性,使得它的作用很难进行模拟,它们不仅影响着润湿性参数而且影响着地层水体的腐蚀特性。本文的研究对人工神经网络(ANN)的实用性进行了评价。ANN用来预测原油中的抗腐蚀剂,在以前有关原油保护研究中发现原油中各组分及元素有着不同的功能,这些组分为氮、硫、胶质、沥青、酸以及镍和钒等。研究发现ANN是一种有效的工具,它的有效性是以大量的数据知识经验为基础的。
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文献信息
篇名 利用人工神经网络预测原油对碳钢中CO2腐蚀的影响
来源期刊 能源科学进展 学科 工学
关键词 神经网络预测 人工神经网络 CO2腐蚀 原油 碳钢 腐蚀作用 腐蚀特性 抗腐蚀剂
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 3-17
页数 15页 分类号 TQ336.1
字数 语种
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘廷元(审校) 西南石油大学研究生院 69 0 0.0 0.0
2 石红艳(编译) 西南石油大学研究生院 4 0 0.0 0.0
3 王志彬(编译) 西南石油大学研究生院 4 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络预测
人工神经网络
CO2腐蚀
原油
碳钢
腐蚀作用
腐蚀特性
抗腐蚀剂
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
能源科学进展
其它
成都市新都区西南石油大学图书馆
出版文献量(篇)
149
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