基于机器学习的天然气管网分输站流量预测

本文基于机器学习算法对天然气管网分输站流量进行预测。与传统、单一的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)模型相比,基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和门控循环单元的预测模型能更好地捕捉时间序列数据中的非线性关系和长期依赖性。以真实的天然气流量数据集进行数值验证,并采用平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)作为评估指标。结果表明,EMD-GRU模型相对于单一的GRU模型在天然气流量预测方面具有更高的准确度和稳定性。为天然气管网供应管理和规划决策提供了一定程度上的参考。

T型管内两相流数值模拟探析

随着能源危机的出现,油田开发、勘探、开采工作正在向着较为复杂的领域深入发展。近几年,一方面,加大了对油田勘探理论的研究,提高了开采技术的研发设计水平;另一方面,由于大部分油田开采工作已经进入到中期阶段以及后期阶段,多年注水开采的累积,使新采油气含水率正在逐渐增加,为了有效化解此类问题,油田企业应用了T型集输管路方案。以此为出发点,选取T型管内两相流数值模拟探析作为研究题目,概述了T型管应用中存在的问题,并以此为基础,分别从建立模型、网格划分模拟设置、结果讨论方面,对T型管内两相流数值模拟情况进行了具体分析。

过控工程在反应釜中的应用及其能源利用

针对反应釜中过程装备和温度控制等方面的问题,文章从结构、工艺原理和发展趋势等方面对化工中的反应釜进行介绍,同时也对搪玻璃反应釜和不锈钢反应釜这两种重要的反应釜从装备和控制方面进行介绍,对反应釜中能量回收和污染排放问题,阐释了一定的解决措施。

EMD-Attention-GRU天然气管网流量组合预测模型

为了解决传统的时间序列预测方法在天然气管网流量预测中存在的不足,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、注意力机制(Attention)及门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的组合模型。该模型利用EMD得到的原始天然气管网流量时间序列分量代替原始天然气管网流量数据,再将得到的本征模态函数分量输入GRU神经网络,采用在网络中集成的注意力机制计算不同时刻的注意力概率权重,最后在网络中学习并预测天然气管网流量时间序列。某天然气管网实例验证结果表明:EMD-AttentionGRU组合模型在预测天然气管网流量方面表现出良好的性能,能够捕捉到复杂的非线性关系,相比单一GRU模型、Attention-GRU模型,其预测结果的平均绝对百分比误差指标分别降低6.29%、5.17%。与传统时间序列预测方法相比,EMD-Attention-GRU组合模型能够更好应对天然气管网流量的复杂性及动态特征,具有推广应用价值。