tailieunhanh - Nghiên cứu ứng dụng mạng neural nhân tạo để dự đoán tốc độ ăn mòn carbon dioxide (CO2) trong đường ống dẫn dầu khí

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất phương pháp tiếp cận mới để dự đoán tốc độ ăn mòn do Carbon Dioxide (CO2) trong đường ống, ứng dụng phương pháp máy học, cụ thể là mạng Neural nhân tạo (ANN). | Nghiên cứu ứng dụng mạng neural nhân tạo để dự đoán tốc độ ăn mòn carbon dioxide CO2 trong đường ống dẫn dầu khí 90 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất Tập 60 Kỳ 1 2019 90 - 98 Nghiên cứu ứng dụng mạng neural nhân tạo để dự đoán tốc độ ăn mòn carbon dioxide CO2 trong đường ống dẫn dầu khí Nguyễn Phùng Hưng Lê Đức Vinh Triệu Hùng Trường Khoa Dầu khí Trường Đại học Mỏ - Địa chất Việt Nam THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Quá trình Ăn mòn trong đường ống do tác nhân Carbon Dioxide CO2 là vấn đề đáng Nhận bài 08 11 2018 quan tâm trong công nghiệp dầu khí. Trong nghiên cứu này nhóm tác giả Chấp nhận 05 01 2019 đề xuất phương pháp tiếp cận mới để dự đoán tốc độ ăn mòn do Carbon Đăng online 28 02 2019 Dioxide CO2 trong đường ống ứng dụng phương pháp máy học cụ thể là Từ khóa mạng Neural nhân tạo ANN . Sau khi tiến hành thu thập chọn lọc đặc Ăn mòn CO2 trưng tiền xử lý dữ liệu tập dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu bao gồm 40 Đường ống điểm dữ liệu với 9 đặc trưng features . Mô hình mạng ANN đã được xây dựng với 2 lớp ẩn có kích thước lần lượt là 18 node và 9 node với hàm kích Mạng neural nhân tạo hoạt lần lượt là ReLU và Sigmoid. Nhóm tác giả sử dụng các thuật toán Tốc độ ăn mòn Early Stopping và RMSprop để tăng độ chính xác của mô hình ANN giảm Norsok M-506 ảnh hưởng của bộ dữ liệu nhỏ. Mô hình dự đoán theo tiêu chuẩn Norsok M- 506 cũng được áp dụng để so sánh hiệu quả với mô hình mạng neural nhân tạo. Các chỉ tiêu bao gồm căn bậc hai sai số bình phương trung bình RMSE sai số tuyệt đối trung bình MAE hệ số xác định R2 . Kết quả nghiên cứu cho thấy dự đoán của mô hình mạng neural nhân tạo đạt các chỉ tiêu R2 RMSE 0 014 MAE 0 011 tốt hơn nhiều so với mô hình thực nghiệm theo tiêu chuẩn Norsok M-506. 2019 Trường Đại học Mỏ - Địa chất. Tất cả các quyền được bảo đảm. trong và ngoài đường ống. Trong điều kiện chất 1. Mở đầu lưu vận chuyển chỉ là các hydro cácbon đường Ăn mòn kim loại trong và ngoài đường ống ống hầu như không bị ăn mòn trong. Sự xuất hiện dầu khí là một trong

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.