【摘 要】
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基于大数据平台,运用python语言进行编程,建立了原油双管掺水流程集油管道水力热力神经网络回归预测模型。以大庆油田某计量间及其所辖6口采油井为例,分别建立了各集输管线的传热系数及水力摩阻系数的BP神经网络回归模型,校正了传统计算公式,并通过计算平均相对误差对模型进行了验证,结果满足实际工程标准,表明该组回归预测模型可用于现场实际运行参数的计算。
【机 构】
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大庆油田设计院有限公司,东北石油大学,大庆油田有限责任公司第五采油厂
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基于大数据平台,运用python语言进行编程,建立了原油双管掺水流程集油管道水力热力神经网络回归预测模型。以大庆油田某计量间及其所辖6口采油井为例,分别建立了各集输管线的传热系数及水力摩阻系数的BP神经网络回归模型,校正了传统计算公式,并通过计算平均相对误差对模型进行了验证,结果满足实际工程标准,表明该组回归预测模型可用于现场实际运行参数的计算。
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