人工神经网络在含蜡原油黏度预测中的应用

与传统模型相比,人工神经网络在含蜡原油黏度预测中具有更高的准确性及泛化能力。从原油组分、黏度等多个角度进行分析,结合温度、黏度等因素的影响,建立基于人工神经网络的含蜡原油黏度预测模型,对神经网络结构和参数进行优化,进一步提高模型性能,从人工神经网络预测纳米润滑油黏度与原油黏度预测两方面讨论了其在含蜡原油黏度预测中的应用,以期提供理论参考。