BP神经网络在石油生产能耗分析预测中的应用

• 作者: 仪垂杰 周扬民 孙红霞 郭健翔
• 来源期刊: 中国农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 能耗 预测 石油生产 系统效率
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 83-86
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 字数: 3473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1007-4333.2008.02.017

摘要

为系统分析和预测石油生产过程的能源消耗,通过分析石油生产系统的工艺流程,确立了影响能耗的主要因素及其评价能耗水平的综合性指标;采用人工神经网络BP算法,构建了能耗分析预测网络模型.以某采油厂能耗统计数据为样本,对模型进行培训和检验,在此基础上,分析了各因素对能耗的影响规律并对节能潜力进行预测.结果表明:机采系统效率对电耗的影响最大,机采系统效率每增长1个百分点吨油耗电将降低5.6 kwh,如果机采系统效率能达到预期的目标值,则年节电量近1.68 亿kwh,节能潜力巨大.本研究思路和方法已在某采油厂应用,分析预测结果对该厂节能降耗工作起到了一定的指导作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仪垂杰		118	720	15.0	21.0
2	郭健翔		44	289	9.0	15.0
3	周扬民		28	210	7.0	13.0
4	孙红霞	中国农业大学工学院	7	35	4.0	5.0