【摘 要】
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随着天然气贸易交接计量站点和交接量的逐年增多,天然气流量计检定需求量不断增大,常规人工检定方法已经无法满足客户需求,亟需一套安全、高效、智能的检定方法。为了提升天然气流量计检定站场检定效率,以广州天然气大流量检定站为例,基于BP神经网络算法,结合现场生产数据构建站场水力仿真模型和流量调节控制器,实现了流量计检定工艺的智能控制。研究结果表明:①天然气流量计的实流检定工艺复杂,检定准确度要求高,调节频繁难度大,常规的机理建模与简单反馈控制方法无法实现检定工艺的自动控制;②基于BP神经网络构建的检定站水力仿真模
【机 构】
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中国石油大学（北京）城市油气输配技术北京市重点实验室,国家石油天然气管网集团有限公司西气东输分公司,国家石油天然气管网集团有限公司（福建）应急维修有限责任公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“国家石油及天然气储备库安全保障技术与装备研发”(编号:2017YFC0805800)。
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随着天然气贸易交接计量站点和交接量的逐年增多,天然气流量计检定需求量不断增大,常规人工检定方法已经无法满足客户需求,亟需一套安全、高效、智能的检定方法。为了提升天然气流量计检定站场检定效率,以广州天然气大流量检定站为例,基于BP神经网络算法,结合现场生产数据构建站场水力仿真模型和流量调节控制器,实现了流量计检定工艺的智能控制。研究结果表明:①天然气流量计的实流检定工艺复杂,检定准确度要求高,调节频繁难度大,常规的机理建模与简单反馈控制方法无法实现检定工艺的自动控制;②基于BP神经网络构建的检定站水力仿真模
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