基于ANN的油水分离双级水力旋流器的结构性能研究

• 作者: 刘文杰 吴刚
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络(ANN) BP神经网络 PRP共轭梯度法 油水分离 双级水力旋流器
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 1442-1444,1460
• 页数: 4页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 2883字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2013.09.010

摘要

根据河南油田目前存在的情况,开发了一种井下油水分离系统的双级水力旋流样机.利用人工神经网络(Artificial NeuralNetworks,ANN)建立起井下双级水力旋流器的数学模型,通过实验室内柴油以及河南油田实际油样测试,根据前后的分析比较来评估该人工神经网络模型的可靠性和有效性.经过最终实验分析,在并下可以实现两级串联油水分离,当流量控制在6m3/h以上,同时入口油滴粒径大于80μm时,分离器的分离效率最好,可以达到99.5％以上.室内实验分离后水中含油浓度小于50PPm,现场试验小于200PPm,远低于国外室内试验的400PPm指标,测量数据可靠,为其应用于实际生产提供了理论分析基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴刚	南阳理工学院软件学院	10	17	2.0	4.0
2	刘文杰	南阳理工学院软件学院	12	13	2.0	3.0