【摘 要】
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为了提高炼化厂循环水对管道腐蚀预测的精度,选取8种常规监测数据作为样本标准库,在此基础上考虑各指标之间信息叠加的影响,引入核主成分分析(KPCA)和广义回归神经网络(GRNN)
【机 构】
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北京化工大学机电工程学院,哈尔滨工程大学自动化学院,中国石油辽阳石化分公司,中国石油辽河石化分公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0809004)
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为了提高炼化厂循环水对管道腐蚀预测的精度,选取8种常规监测数据作为样本标准库,在此基础上考虑各指标之间信息叠加的影响,引入核主成分分析(KPCA)和广义回归神经网络(GRNN)腐蚀速率预测模型,通过KPCA对原始数据进行预处理,提取影响管道腐蚀的主要因素,应用GRNN建立管道腐蚀速率预测的数学模型,通过分析影响循环水腐蚀的关键因素,建立了循环水腐蚀预测指标体系。结果表明,将样本监测数据的维数由8降至5,可得出各个影响因素的贡献率,提取出包含原始信息95.84%的5个变量,且基于KPCA-GRNN的算法对监
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