东润风功率预测新算法有哪些公式

东润风功率预测新算法有哪些公式:

机外余压=风机全压-风柜各处理段阻力，送回风管一般按7~8Pa/m，90度弯头按10Pa/个来计算阻力

经验公式：

机外余压=风机全压-各处理段阻力

风机功率(W)=风量(L/S)风压(Kpa)/效率(75%)/力率(75%)

全压=静压+动压。风机马达功率(W)=风机功率(W)130%=

风量(L/S)风压(Kpa)/效率(75%)/力率(75%)130%

神经网络的湿气管道持液率预测方法

技术领域

1本发明涉及一种基于ga(遗传算法)

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bp神经网络的气液流动参数预测方法，以对湿气管道的持液率进行在线预测，属于多相流预测领域。

背景技术：

2作为当今世界主要的战略资源之一，石油拥有着不可动摇的地位，各国因为石油能源的争夺引发战争。然而在油气田开发过程中，油田产出物主要为有石油，天然气以及水，其中石油和水混合产出，为了减少生产成本，通常将它们以混合物的形式进行输送。在湿气管道输送过程中，通常使用气液混输的方式进行输送，这样即减少了气液分离后单相输送的经济成本，又节省了施工周期，提高油田经济效益。起伏地形条件下，湿气管路往往会在管路低洼处形成积液，而积液的累积会影响管路输送效率，严重时会导致管路堵塞无法正常运行。积液的形成又与管路的流型、持液率和压降密不可分，其中持液率是重要的运行参数。持液率反映了管道截面上液体所占的比率，这对管内油气界面分布的了解、对于管道清管周期的确定都有重要意义。

3目前，用于计算水平管道持液率的计算模型有很多，大多数是经验或半经验公式，计算结果误差较大。随着计算机科学的兴起，智能算法逐渐应用于持液率预测方面。陈星杙等基于ace算法建立了水平管道持液率计算模型；肖荣鸽等将bp神经网络算法应用于水平管道持液率的预测；邵孟良等基于遗传算法对bp神经网络的权值和阀值进行优化，建立精度较高的气液两相流持液率预测模型；emad a等采用自适应模糊神经网络算法建立了多相流流型判别模型和持液率预测模型，为油气行业持液率计算提供了新思路。

4水平管道持液率受很多因素综合影响，因此持液率预测是属于多因素影响的复杂非线性映射问题，而bp神经网络算法刚好能解决此类问题。但传统的bp神经算法由于初始权值和阀值的选取具有很大的随机性，伴随着预测精度差、预测不稳定等问题。为了解决这一问题，研究者提出了一种利用遗传算法优化bp神经网络对持液率进行预测的方法。

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