【摘 要】
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为提高在役输气管网稳态水力预测与仿真的准确性,分析总结了输气管道水力计算的主要影响因素,结合流体力学特性建立了一个预测大型输气管网水力参数的深度学习结构网络模型。
【机 构】
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中国石油大学（北京,中国石油管道局工程有限公司,石油天然气工程质量监督总站,中国石油湖北销售分公司
【基金项目】
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国家科技十三五重大专项“三气合采全开发周期集输及处理工艺”(2016ZX05066005-001);中国石油西部管道公司科研项目“西部天然气管网增强适应性关键技术研究”(XG-JCGL-CX-KJXX-01-JL-03/201602)
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为提高在役输气管网稳态水力预测与仿真的准确性,分析总结了输气管道水力计算的主要影响因素,结合流体力学特性建立了一个预测大型输气管网水力参数的深度学习结构网络模型。根据不同流量、不同温度和不同管网拓扑结构条件下大量具有代表性的输气管网水力数据来建立学习样本,并对该模型的精度进行了检验。结果表明:基于堆叠自编码器的预训练阶段平均每层迭代1524次,整体微调迭代8572次后精度满足要求;训练后深度学习结构网络模型的进站压力预测结果最大绝对误差为0.2MPa,平均误差为1.5×10-2MPa,平均相对误
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