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基于BP网络的原油含水率检测误差校正方法
基于BP网络的原油含水率检测误差校正方法
作者:
吕沛志
李晓辉
江接波
肖艳鹏
董鹏敏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
原油含水率
双组份矿化度
微波传感器
检测误差
BP神经网络
误差校正
摘要:
微波相移法原油含水率传感器检测是实现高含水原油含水率在线检测的有效手段之一,但其检测精度易受矿化度的影响.针对高含水原油中大量存在的矿化度组份(NaCl和CaCl2),试验研究了不同比例及含量的双组份矿化度对微波相移法原油含水率检测传感器精度的影响,得出了双组份矿化度(NaCl和CaCl2)对原油含水率检测精度的影响规律.由于矿化度的组份及含量与原油含水率检测值的关系受多种因素的影响,很难建立准确的误差补偿模型.为此,建立误差校正的BP神经网络模型,该模型把微波相移法原油含水率传感器的检测误差从13.912%降低到1.821%,提高了检测精度.数据对比结果表明:BP神经网络预测模型优于多元线性回归预测模型.
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原油含水率的检测及原油计量的研究与实现
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智能监测
原油计量
基于FLANN数据融合的木材含水率检测方法
函数联接型神经网络
数据融合
多层感知器
木材含水率
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于BP网络的原油含水率检测误差校正方法
来源期刊
现代制造工程
学科
工学
关键词
原油含水率
双组份矿化度
微波传感器
检测误差
BP神经网络
误差校正
年,卷(期)
2019,(3)
所属期刊栏目
仪器仪表/检测/监控
研究方向
页码范围
96-101
页数
6页
分类号
TH89|TP212.9
字数
4691字
语种
中文
DOI
10.16731/j.cnki.1671-3133.2019.03.017
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
董鹏敏
西安石油大学机械工程学院
25
78
5.0
7.0
2
李晓辉
西安石油大学机械工程学院
9
20
2.0
4.0
3
吕沛志
西安石油大学机械工程学院
3
4
2.0
2.0
4
江接波
西安石油大学机械工程学院
3
4
2.0
2.0
5
肖艳鹏
西安石油大学机械工程学院
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引证文献(2)
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节点文献
原油含水率
双组份矿化度
微波传感器
检测误差
BP神经网络
误差校正
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代制造工程
主办单位:
北京机械工程学会
北京市机械工业局技术开发研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-3133
CN:
11-4659/TH
开本:
大16开
出版地:
北京市西城区核桃园西街36号301A
邮发代号:
2-431
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
9080
总下载数(次)
14
总被引数(次)
50123
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