集输系统能耗定量化预测大数据模型应用研究

作者：李振泉; 张丁涌; 周长敬; 王兴武; 安学先; 高华; 孙东; 刘文聪; 闫恩祥; 李红强; 孙秀玲; 杨文辉; 张腾; 梁莹^*; 王增光

来源：当代化工, 2020, 49(12): 2818-2821.

DOI：10.13840/j.cnki.cn21-1457/tq.2020.12.040

• 集输系统
• 机器学习
• 能耗
• 大数据
• 预测模型

在油气集输系统中,采用机器学习技术与油气集输过程相结合的方式,进行集输系统的能耗预测研究。分析了集输过程主要耗能参数,定量化描述了各耗能参数与能耗之间的变化关系,研究建立耗能定量化预测大数据模型,实现了集输系统能用能定量化预测分析。以胜利油田A集输系统为例,对建立的模型进行了验证。结果表明:采用此方法可以大大降低建模难度,缩短设计周期,降低工作量,进而为油田集输方案的调整与节能优化运行提供合理的参考依据。

• 单位
  中国石油化工股份有限公司