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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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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 6 18 2.0 4.0
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研究主题发展历程
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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
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期刊影响力
现代制造工程
月刊
1671-3133
11-4659/TH
大16开
北京市西城区核桃园西街36号301A
2-431
1978
chi
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