集输系统能耗定量化预测大数据模型应用研究

• 作者: 李振泉 张丁涌 周长敬 王兴武 安学先 高华 孙东 刘文聪 闫恩祥 李红强 孙秀玲 杨文辉 张腾 梁莹 王增光
• 来源期刊: 当代化工
• 学科: 工学
• 关键词: 集输系统 机器学习 能耗 大数据 预测模型
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 开发与应用
• 页码范围: 2818-2821
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

在油气集输系统中,采用机器学习技术与油气集输过程相结合的方式,进行集输系统的能耗预测研究.分析了集输过程主要耗能参数,定量化描述了各耗能参数与能耗之间的变化关系,研究建立耗能定量化预测大数据模型,实现了集输系统能用能定量化预测分析.以胜利油田A集输系统为例,对建立的模型进行了验证.结果表明:采用此方法可以大大降低建模难度,缩短设计周期,降低工作量,进而为油田集输方案的调整与节能优化运行提供合理的参考依据.