工業(yè)循環(huán)冷卻水智能輔助分析平臺的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、腐蝕和結(jié)垢是循環(huán)冷卻水系統(tǒng)運(yùn)行中經(jīng)常出現(xiàn)的現(xiàn)象,嚴(yán)重影響生產(chǎn)裝置的正常運(yùn)行,會造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和水資源的浪費(fèi),因此對腐蝕和結(jié)垢進(jìn)行及時(shí)處理尤為重要。而處理的前提是能夠?qū)崟r(shí)掌握系統(tǒng)腐蝕和結(jié)垢的情況。近年來,隨著石化公司綜合自動化和信息化系統(tǒng)的運(yùn)行,積累了大量的水質(zhì)和工藝數(shù)據(jù)。基于這些數(shù)據(jù)建立循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的水質(zhì)模型,研究和預(yù)測循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的腐蝕結(jié)垢特性,具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值,也是本文的研究重點(diǎn)。
　　 本文從“工業(yè)水專

2、業(yè)信息管理系統(tǒng)”提取了相關(guān)的水質(zhì)和工藝數(shù)據(jù),進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理,分析得出了影響水質(zhì)腐蝕和結(jié)垢特性的六種因素。以中石化分公司烯烴二循提供的水質(zhì)和工藝歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本和測試樣本,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)。通過運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)BP算法、自適應(yīng)LR變步長算法、Levenberg-Marquardt算法等六種算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真訓(xùn)練,針對收斂速度、穩(wěn)定性的對比,確定了利用LM算法作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法,建立了一種典型的循環(huán)冷卻