原文服务方: 油气田地面工程       
摘要:
停输操作在福建成品油管道运行管理中时常发生,停输再启动过程中管内压力变化剧烈.当管内压力下降时,现场人员经常误以为发生泄漏等异常事故,需巡检排查,增加了现场的管理难度.为了提高现场管理水平,从机理模型分析了管道停输时段压力变化的影响因素,并基于出站油温、压力等检测数据,同时考虑环境温度的变化,建立基于机器学习算法的压力预测模型,监测管内压力变化情况.以泉港南线和黄塘溪东出站点为例,以RMSE、MAE、R2为指标,对比了LR、SVM、DT、RF、GB这5种回归预测模型.结果表明:DT、RF、GB模型适用于福建成品油管道停输的管内压力变化分析,而RF准确度最高.建立预测模型后,利用天气预报的气温数据,可以预测未来时段管内压力的变化趋势,当预测值与检测值差别较大时,实现报警功能.
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文献信息
篇名 福建成品油管道停输后压力预测算法模型
来源期刊 油气田地面工程 学科
关键词 成品油管道 停输 压力变化 机器学习 预测模型
年,卷(期) 2020,(10) 所属期刊栏目 储运工程
研究方向 页码范围 68-72
页数 5页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-6896.2020.10.014
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成品油管道
停输
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预测模型
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油气田地面工程
月刊
1006-6896
23-1395/TE
大16开
黑龙江省大庆市让胡路区西苑街48-2号
1978-01-01
中文
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