【摘 要】
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氦气是国家重要性战略物资之一,目前氦气的主要工业来源仍是从天然气中提取。为进一步优化低温提氦工艺,降低工艺能耗水平,对已有低温提氦工艺进行了改进,以一级提氦塔进料温
【机 构】
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中国石化胜利油田分公司投资发展处,西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室
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氦气是国家重要性战略物资之一,目前氦气的主要工业来源仍是从天然气中提取。为进一步优化低温提氦工艺,降低工艺能耗水平,对已有低温提氦工艺进行了改进,以一级提氦塔进料温度、压力、回流比、制冷剂高压、低压压力和制冷剂流量6个参数为变量,建立基于BP神经网络算法的综合能耗及提氦浓度预测模型,并对模型进行检验,并运用训练好的BP神经网络对改进工艺的综合能耗及粗氦浓度进行了预测。研究表明:BP模型训练效果较好,可用于综合能耗和粗氦体积分数的预测;通过训练误差分析,确定了模型隐藏层节点数为8时BP模型预测结果最优;利用
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