基于神经网络的蒙脱土悬浮液流变参数预测

作者：陶怀志; 蒲晓林; 王贵; 潘丽娟; 项朝刚

来源：计算机与应用化学, 2011, (11): 1481-1484.

DOI：10.16866/j.com.app.chem2011.11.028

• 表观粘度
• 塑性粘度
• 神经网络
• 神经网络优化
• 泛化能力 apparent viscosity
• plastic viscosity
• neural network
• optimization of neural network
• generalization ability

应用BP神经网络方法,研究高粘聚阴离子纤维素、羧甲基纤维素、磺化酚醛树脂以及磺化褐煤树脂四种常用处理剂对蒙脱土悬浮液表观粘度与塑性粘度的影响。采用弹性算法和最优停止法对神经网络进行优化,避免了过拟合现象,提高了神经网络的训练速度和泛化能力。以实际数据作为验证样本对神经网络模型进行检验,模型计算结果与实际结果比较,表观粘度的最大绝对误差率为8.75%,平均绝对误差率为1.12%;塑性粘度的最大绝对误差率为8.82%,平均绝对误差率为1.42%。最后运用该模型分析了单一处理剂对蒙脱土悬浮液流变参数的影响。

• 单位
  西南石油大学; 油气藏地质及开发工程国家重点实验室