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公开(公告)号：CN113255090B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110701390.5
申请日：2021-06-23
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种基于图论的原油管网中油品搜索路径的确定方法，属于输油管网技术领域。其包括的步骤如下：获取原油管网的结构和组成信息；基于图论理论抽象出原油管网拓扑结构，建立原油管网的有向图模型；根据原油管网的有向图模型，反方向化后构建邻接矩阵；基于深度优先遍历方法对邻接矩阵进行遍历，获得油品搜索的路径。本发明提供的方法能够建立原油管网拓扑结构，获得炼厂需求油品所在的位置，进而确定需求油品在管网中的搜索路径，为后续原油管网排产系统的开发奠定基础。
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公开(公告)号：CN113239504B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202110734468.3
申请日：2021-06-30
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种基于优化神经网络的管道腐蚀缺陷预测方法，步骤如下：采集管道内腐蚀缺陷信息、输送介质条件、管道本体及运行参数；对数据进行集成、清理、转换，形成腐蚀缺陷数据训练和测试样本；初始化BP神经网络模型；基于隐含层神经元取值优化、有限储存BFGS算法和学习率自适应动态调整优化神经网络模型，通过样本训练、测试得到最优化神经网络预测模型；将待预测管道的输送介质条件、管道本体及运行参数等输入预测模型，预测得到管内腐蚀缺陷的环向分布和尺寸大小。本发明充分考虑了管道内腐蚀影响因素，优化神经网络结构、存储空间、迭代速度以及稳定性，为在役天然气管道剩余寿命预测、腐蚀失效风险评估以及修复等提供可靠的参考依据。
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公开(公告)号：CN113343589A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110765785.1
申请日：2021-06-30
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传‑随机常数的基因表达式编程的酸性天然气水合物生成条件预测方法。包括以下步骤：获取酸性天然气水合物生成的组分、压力、温度数据；计算摩尔质量、酸性因子贡献率；将原始数据划分为训练集和测试集；基于结合随机常数的基因表达式编程建立酸性天然气水合物生成温度和影响因素的动态公式预测模型；引入修正参数到公式模型中；基于遗传算法优化修正参数。本发明的有益效果在于基于遗传‑随机常数的基因表达式编程算法的新方法解决了传统遗传规划算法求解速度慢、单一树状结构限制的预测精度稍差的缺点。可以精准预测得动态预测15MPa、300K以下不同酸性天然气水合物的生成条件，保证含酸气田集输系统有序生产。
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公开(公告)号：CN113255090A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110701390.5
申请日：2021-06-23
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种基于图论的原油管网中油品搜索路径的确定方法，属于输油管网技术领域。其包括的步骤如下：获取原油管网的结构和组成信息；基于图论理论抽象出原油管网拓扑结构，建立原油管网的有向图模型；根据原油管网的有向图模型，反方向化后构建邻接矩阵；基于深度优先遍历方法对邻接矩阵进行遍历，获得油品搜索的路径。本发明提供的方法能够建立原油管网拓扑结构，获得炼厂需求油品所在的位置，进而确定需求油品在管网中的搜索路径，为后续原油管网排产系统的开发奠定基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113326665B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110736228.7
申请日：2021-06-30
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传规划算法的酸性天然气水合物生成温度预测方法。包括以下步骤：获取文献中酸性天然气水合物生成相关数据；设定生成温度为输出变量，天然气组分、压力、摩尔质量为输入变量的遗传规划算法基本框架；将原始数据划分为训练集和测试集并对数据归一化处理；输入数据并采用遗传规划算法进行建模求得最优的显式表达式；最后反归一化得到预测模型；本发明的优点在于公式模型可以简单得计算即可精准得到15MPa下酸气的水合物的生成温度，解决了传统预测模型在天然气水合物生成温度预测精度低的缺陷，又避免了传统机器学习模型结构复杂、可解释性差问题。
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公开(公告)号：CN113343589B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110765785.1
申请日：2021-06-30
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传‑随机常数的基因表达式编程的酸性天然气水合物生成条件预测方法。包括以下步骤：获取酸性天然气水合物生成的组分、压力、温度数据；计算摩尔质量、酸性因子贡献率；将原始数据划分为训练集和测试集；基于结合随机常数的基因表达式编程建立酸性天然气水合物生成温度和影响因素的动态公式预测模型；引入修正参数到公式模型中；基于遗传算法优化修正参数。本发明的有益效果在于基于遗传‑随机常数的基因表达式编程算法的新方法解决了传统遗传规划算法求解速度慢、单一树状结构限制的预测精度稍差的缺点。可以精准预测得动态预测15MPa、300K以下不同酸性天然气水合物的生成条件，保证含酸气田集输系统有序生产。
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公开(公告)号：CN113536669A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110736243.1
申请日：2021-06-30
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多项式神经网络的天然气水合物生成条件预测方法。本方法结合基于数据处理的分组方法建立的多项式和神经网络形成了多项式神经网络算法，并通过实验数据优化参数，得到天然气水合物生成条件的准确预测公式。其步骤是：采集不同组分的天然气水合物的生成条件数据；通过独立参数两两结合构建多项式神经网络的基函数；将真实数据带入多项式神经网络训练；回归得到最优的多项式神经网络公式。公式适用于含轻烃、二氧化碳、硫化氢、氮气的干气或酸气干气或酸气的精准预测，优点在于避免了传统神经网络算法的黑箱模型可解释性差、可移植性差的缺点。
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公开(公告)号：CN113326665A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110736228.7
申请日：2021-06-30
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传规划算法的酸性天然气水合物生成温度预测方法。包括以下步骤：获取文献中酸性天然气水合物生成相关数据；设定生成温度为输出变量，天然气组分、压力、摩尔质量为输入变量的遗传规划算法基本框架；将原始数据划分为训练集和测试集并对数据归一化处理；输入数据并采用遗传规划算法进行建模求得最优的显式表达式；最后反归一化得到预测模型；本发明的优点在于公式模型可以简单得计算即可精准得到15MPa下酸气的水合物的生成温度，解决了传统预测模型在天然气水合物生成温度预测精度低的缺陷，又避免了传统机器学习模型结构复杂、可解释性差问题。
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公开(公告)号：CN113239504A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110734468.3
申请日：2021-06-30
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种基于优化神经网络的管道腐蚀缺陷预测方法，步骤如下：采集管道内腐蚀缺陷信息、输送介质条件、管道本体及运行参数；对数据进行集成、清理、转换，形成腐蚀缺陷数据训练和测试样本；初始化BP神经网络模型；基于隐含层神经元取值优化、有限储存BFGS算法和学习率自适应动态调整优化神经网络模型，通过样本训练、测试得到最优化神经网络预测模型；将待预测管道的输送介质条件、管道本体及运行参数等输入预测模型，预测得到管内腐蚀缺陷的环向分布和尺寸大小。本发明充分考虑了管道内腐蚀影响因素，优化神经网络结构、存储空间、迭代速度以及稳定性，为在役天然气管道剩余寿命预测、腐蚀失效风险评估以及修复等提供可靠的参考依据。
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