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摘要:
针对长输液体管道调度员实际生产过程中无法实时有效地判断工况,以及以往理论公式对实际生产的应用存在局限性等问题,提出管道智能化研究,辅助调度员日常工作,降低工作压力和减少工作量,提高工作及决策效率.通过建立管道智能化架构,分析获得的数据挖掘层为核心层,核心层的构建需要根据管道业务需求,由业务专家和数据挖掘专家共同完成.对比理论公式和数据挖掘算法获得各自优势特点,基于实际生产数据的数据挖掘算法可根据业务需求建立相应的预测、识别模型,从而构建数据挖掘层.将数据挖掘算法应用于HY热油管道,建立GA-BP油温预测模型,其分析及预测结果相比理论公式计算更准确,可有效指导HY热油管道工艺调整.可见,基于数据挖掘算法的管道智能化研究可有效提升管道安全优化管控水平,并为管道智能化控制奠定基础.
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文献信息
篇名 基于数据挖掘的输油管道智能化研究
来源期刊 天然气与石油 学科
关键词 长输管道 智能化 数据挖掘 BP神经网络 GA算法
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 油气储运与处理
研究方向 页码范围 1-7
页数 7页 分类号
字数 4609字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-5539.2020.02.001
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 李龙东 2 5 1.0 2.0
2 郑琬郁 3 4 1.0 2.0
3 于瑶 3 16 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
长输管道
智能化
数据挖掘
BP神经网络
GA算法
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
天然气与石油
双月刊
1006-5539
51-1183/TE
大16开
四川省成都市高新区升华路6号
1962
chi
出版文献量(篇)
2741
总下载数(次)
5
总被引数(次)
16109
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