BP神经网络提升胜利油田蒸汽干度预测精度

本文主要探讨了基于神经网络的热采注汽锅炉蒸汽干度预测技术，由黄亮、刘炳成和胡德栋共同完成的研究。他们针对胜利油田湿蒸汽发生器在测量蒸汽干度过程中遇到的问题进行了深入分析。蒸汽干度是注汽开采稠油过程中一个关键参数，其高低直接影响生产效率和设备安全。传统的测量方法如人工化验存在误差大、响应滞后、劳动强度高等缺点，而软测量技术和自动化系统如变频器虽然可以实现一定程度的自动控制，但因装置成本高，推广普及受到限制。 文章的核心内容是提出了一种基于BP（Back Propagation，反向传播）算法的神经网络模型，用于在线预测注汽锅炉出口蒸汽干度。BP神经网络是一种广泛应用的机器学习模型，特别适用于非线性复杂系统建模，能够捕捉输入参数与蒸汽干度之间的复杂关系。通过使用胜利油田采油厂的实际生产数据对模型进行训练和验证，结果显示，该BP神经网络模型的预测精度较高，能够满足现场对蒸汽干度监测的精度要求，从而提高了干度控制的实时性和准确性。 研究指出，在注汽过程中，蒸汽干度的变化直接影响着采收率和油汽比，优化干度管理对于提高稠油开采效益至关重要。通过神经网络的预测，可以有效地减少人工干预的必要性，减轻工人负担，同时保持蒸汽干度在高效操作区，确保注汽锅炉的稳定运行和锅炉效率。 总结来说，这篇首发论文提出了一个创新的解决方案，将神经网络技术应用于热采注汽锅炉蒸汽干度的在线预测，为稠油开采领域的生产效率提升和设备管理提供了新的技术支持。这种方法的实施不仅提高了蒸汽干度测量的精确性和实时性，还为油田的生产优化和安全运行提供了强有力的数据支持。