原油管道内蜡沉积速率预测及分析

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1、2第0142l年卷第l11月1期当代化工Vo1．41．No．i1ContemporaryChemicalIndustryNovember，2012原油管道内蜡沉积速率预测及分析刁俊(辽河油田高升采油厂辽宁盘锦124125)摘要：分别运用灰色预测理论和灰色神经网络理论对原油管道内的蜡沉积速率进行了预测分析；应用灰色人工神经网络理论，考虑剪切应力、温度梯度、粘度以及浓度梯度4个影响因素作为主要因素的对原油管道内的蜡沉积速率进行的预测，与传统的灰色预测方法相比，所得到的预测值更为接近实际值，蜡沉积速率的相对误差绝对值在1．6％以内，灰色神经网络用于管道内蜡沉积速率预测的效果良好，能为

2、原油管道蜡沉积规律的深入研究和制定合理的清蜡周期提供理论依据。关键词：蜡沉积速率；灰色人工神经网络；速率预测；相对误差中图分类号：TE832文献标识码：A文章编号：1671—0460(2012)11—1216—03PredictionandAnalysisonWaxDepositionRateintheCrudeOilPipelineD／A0Ju／'／(PetroChinaLiaoheOilfieldCompany,LiaoningPanjin124125，China)Abstract：Thewaxdepositionrateinthecrudeoilpipelinewaspr

3、edictedandanalyzedwithgreytheoryandgreyneura1networktheory，respectively．Basedonconsideringtheshearstress，temperature，viscosityandconcentrationgradientsasmainfactors，thewaxdepositionrateinthecrudeoilpipelinewaspredictedwiththetheoryofgreyandartificia1neuralnetwork．Theresultsshowthat．comparedw

4、iththetraditiona1greytheory,thepredictioniSmoreclosetotheactua1value．therelativeerroriSlessthan1．6％．theeffectofpredictingwaxdepositionratewiththetheoryofthegreyneuralnetworkisgood，itcanprovideatheoreticalbasisofthefurtherstudyontheregularpatternofthewaxdepositionrateandformulatingareasonable

5、periodofremovingthewaxforthecrudeoi1pipeline．Keywords：WlaXdepositionrate：Greyandartificialneuralnetwork：Predictionofrate；Relativeerror输送含蜡原油的管道，在其输送的过程中时常非线性且误差可以控制问题的灰色神经网络预测会有析出蜡的现象发生，并且析出的部分蜡会逐渐模型，模型建立过程如下，首先对初始数据序列沉积依附在管道内壁上，进而在管道内壁形成一层做一次累加变换，设有时间数列(。’为：结蜡层，结蜡层的存在某种程度上影响了输油管道X=(lt=1⋯2⋯．

6、)=(叭，⋯)的正常运行，甚至会引起管道凝管事故的发生，给输油管道的正常运营造成了很大的威胁”。因此，经过一次累加后得累加数列1一G(=)为：有必要对含蜡原油管道的蜡沉积速率进行预测分I2析，从而为原油管道蜡沉积规律的深入研究和制定“=(”jt=1，2，⋯⋯．)=(，∑叭，∑叭⋯．．∑∞)f=lf=l=1合适的清蜡周期提供理论基础。建立上式的白化方程，即1灰色人工神经网络预测模型(1)dx+(1)：灰色系统可以在原始数据较少时对含蜡原油——的蜡沉积的速率进行预测，建模过程简单，但是灰色系统本身不具备自学习、自组织以及自适应的该方程的解为：能力，在处理非线性问题的方面上能力不足-

7、。而Xt=(—U／a)e一+／a人工神经网络模型具备处理“大样本”，非线性以及自学习的能力。因此可以利用这两种模型的长上式中xt即为原序列的估计值，对其进行一处，把两种模型加以结合，建立起可以处理小样本、次累减回归还原得到灰色预测值：收稿日期：2012-06—11作者简介：刁俊(1985一)，男，辽宁盘锦人，助理工程师，2008年毕业干辽宁石油化工大学，研究方向：从事油气集输领域技术工作。E-mailwarcraft0rc@163．com。第41卷第1l期刁俊：原油管道内蜡沉积速率预测及分析