| 基于相关向量机算法的埋地热油管道温降预测 |
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| 引用本文： | 魏立新,周刚,于航,王蒙,葛玉婷. 基于相关向量机算法的埋地热油管道温降预测[J]. 数学的实践与认识, 2016, 0(11): 143-148 |
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| 作者姓名： | 魏立新 周刚 于航 王蒙 葛玉婷 |
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| 作者单位： | 1. 东北石油大学提高采收率教育部重点实验室,黑龙江大庆,163318;2. 大庆油田有限责任公司化工集团东昊公司表活济厂,黑龙江大庆,163453;3. 吉林油田公司油气工程研究院,吉林松原,138001 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划资助项目(2012BAH28F00)，中国石油科技创新基金研究项目(2014D-5006-0607) |
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| 摘 要： | 温降是热油管道运行管理中优化输送方案及分析运行能耗的决定因素,针对传热系数难以获取及运行参数波动引起的无法对温降进行准确预测的问题,对埋地热油管道温降与多种运行参数及油品物性之间的相关性进行分析,提出一种基于相关向量机算法(RVM)的埋地热油管道温降预测的新方法.通过对出站油温、出站压力、输量、地表温度、埋深、管长、管径和油品物性与温降之间的内在规律进行学习训练相关向量机,建立埋地热油管道温降预测的相关向量机模型.对东北某输油管道温降进行预测的结果表明,方法与传统的反算插值法相比,预测结果平均相对误差降低4.43%,具有预测精度高、泛化性好等优点,更适用于现场实际工况下的埋地热油管道温降的预测.
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| 关 键 词： | 相关向量机 RVM 热油管道 温降预测 |
Prediction for Temperature Drop of Buried Hot-oil Pipeline Based on the Relevant Vector Machine |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | relevant vector machine rvm hot-oil pipeline prediction for temperature drop |
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