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        1. 防止循環冷卻水系統腐蝕的方法

          2019-12-13 欄目:行業資訊 查看()
          隨著國民經濟的發展,工業化程度的加速,工業用水量逐漸上升。在工業企業中,冷卻用水的比例很大,冷卻水基本占總用水量的90%~95%.幾十年前,我國工業冷卻水多采用直流冷卻水,水資源浪費很大。近年來,循環冷卻水系統在各行各業中被廣泛使用,其帶來的節水效果明顯,一般補充水率可降至循環水量的5%以下。與此同時,循環冷卻水系統換熱器中的腐蝕現象成為一個重要的水質故障。
           
          腐蝕現象是循環冷卻水系統中經常出現的水質故障,可嚴重影響生產裝置的正常運行,造成嚴重的經濟損失以及水資源的浪費。冷卻水的水質、溶解氧、溫度、流動狀態、濁度等對腐蝕均有影響。由于多種影響因素與腐蝕速率之間屬多元高次的非線性關系,利用常規的方法難以建立精確的數學模型。
           
          人工神經網絡具有自學習、非線性模式識別、聯想存儲以及高速尋找優化解的特點,在很多領域得到了應用,并取得了良好的效果。非線性自回歸模型)是由靜態神經元和網絡輸出反饋構成的動態網絡,具備良好的動態特性和較高的抗干擾能力,使得NARX模型能夠用來逼近任意的非線性動態系統。
           
          本研究采用NARX帶外部輸入的非線性自回歸神經網絡建立了腐蝕速率的預測模型,實驗結果表明,該方法在預測腐蝕速率上是可行的。
           
          基于NARX神經網絡建立的腐蝕速率模型,對某石化公司水質數據進行了腐蝕速率預測。首先,動態NARX神經網絡良好的非線性映射能力可以準確地反映出循環冷卻水水質與腐蝕速率的關系,通過NARX神經網絡建模仿真預測證明此方法可行。其次,雖然NARX神經網絡以更低誤差自相關程度,使其有著較好的預測能力,但是導致NARX模型不穩定性存在的泛化誤差依然是下一步繼續對NARX模型進行優化的一個重點。
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