پیش بینی نرخ خوردگی با استفاده از شبکه های عصبی مطالعه موردی: سیستم های بالاسری تقطیر نفت خام
Authors
Abstract:
هدف این تحقیق پیش بینی نرخ خوردگی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. خوردگی پدیده ای است که به علت تاثیر عوامل مختلف و متعدد شناخته شده و ناشناخته پیچیدگی بسیار زیادی دارد و به راحتی قابل مدلسازی نیست. جهت پیش بینی و مدلسازی خوردگی در رویکرد مکانیستیک به واکنش ها و فرایندهای فیزیکی، شیمیایی، و الکتروشیمیایی آن توجه می شود و مدلسازی بر اساس آنها انجام می پذیرد. با وجود موفقیت هایی که این مدل ها داشته اند لیکن به علت تعدد عوامل تاثیر گذار که بعضا ناشناخته نیز هستند نیاز به مدلهایی که با دقت بیشتری این پدیده را مدلسازی و پیش بینی کنند احساس می شود. در این تحقیق برای پیش بینی نرخ خوردگی از مدل شبکه عصبی مصنوعی با بهینه سازی ژنتیک استفاده گردیده است. از بین مدل های مختلف شبکه عصبی شبکه عصبی چند لایه با الگوریتم یادگیری کاهش گرادیان انتخاب شده است. پس از ایجاد شبکه، فرایند آموزش شبکه با داده های موجود در یک پالایشگاه نفت مورد تحقیق انجام شد و سپس ارزیابی و آزمایش صورت گرفت. پس از آماده شدن شبکه جهت استخراج دانش از روش تحلیل حساسیت و الگوریتم گارسن استفاده شد. نتایج تحقیق نشان می دهد که روش شبکه عصبی توانایی پیش بینی نرخ خوردگی را با ضریب همبستگی و خطای MSE قابل قبول دارد. بخش دیگری از نتایج که برگرفته از روش تحلیل حساسیت هستند نشان دهنده میزان تاثیر هر کدام از پارامترهای نفت خام بر روی خوردگی می باشد. طبق این نتایج نمک و گوگرد تاثیرگذارترین عوامل بر روی خوردگی در پالایشگاه مورد تحقیق هستند.
similar resources
پیش بینی قیمت نفت خام وتعیین سطح تولید بهینه با استفاده از الگوی تکاملی شبکه های عصبی و تعادل نش
در اقتصاد جهان، نفت خام در کنار گاز طبیعی و زغال سنگ یکی از منابع استراتژیک انرژی است و پیشبینی روند تقاضای آن جهت اتخاذ سیاست‌های مناسب، مورد توجه سیاست‌گذاران و تصمیم‌گیرندگان است. نظر به روند پر نوسان و غیرخطی عرضه و تقاضای نفت خام و قیمت آن، روش‌هایی هوشمند و غیرخطی خصوصاً شبکه‌های عصبی مبتنی بر الگوهای تکاملی، توانسته‌اند توانایی خود را در پیشبینی کوتاه‌مدت قیمت نفت خام به اثبات برسانند. ...
full textخوردگی در ناحیه بالاسری ستون تقطیر آتمسفری نفت خام
خوردگی درصنعت نفت از دیرباز موجبات تخریب وسایل و تجهیزات مورداستفاده نتیجه صرف هزینه های هنگفت درخصوص تعمیر و تعویض آنها رافراهم آورده است . مطالعات و تحقیقات دامنه داری درزمینه های خوردگی درشرایط خاص حاکم برقسمتهای مختلف یک پالایشگاه انجام پذیرفته که براساس آنها روشهای حفاظت درمقابل خور تعیین و بکارگرفته شده است .ازجمله قسمتهائی که همواره درمعرض خوردگی شدیداست" ناحیه بالاسری ستون تقطیر اتمسفری...
پیش¬بینی جریان روزانه با استفاده از شبکه¬های عصبی مصنوعی و عصبی- موجکی (مطالعه موردی: رودخانه باراندوزچای)
پیشبینی دقیق جریان در رودخانهها یکی از مهمترین ارکان در مدیریت منابع آبهای سطحی به ویژه جهت اتخاذ تدابیر مناسب در مواقع سیلاب و بروز خشکسالیها است. به دلیل اهمیت پیشبینی جریان رودخانه، در این تحقیق جریان روزانه رودخانهی باراندوزچای در دو ایستگاه بیبکران و دیزج طی یک دورهی آماری 20 ساله با استفاده از مدل عصبی- موجکی (WNN) که تلفیق آنالیز موجک و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) میباشد، پیشبینی گرد...
full textپیش بینی نرخ نفوذ tbm با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی(مطالعه موردی مترو تبریز)
امروزه ماشینهای تونلبری tbm (tunnel boring machine) بطور وسیعی در حفر تونلها بخصوص تونلهای شهری استفاده میشوند. این ماشینها بر اساس روش نگهداری سینه کار و دیواره های تونل، دارای انواع مختلفی می باشند. یکی از انواع این ماشین ها، سپرهای تعادلی فشار زمین epb (earth pressure balance) می باشد که جهت حفاری خط 1 متروی تبریز مورد استفاده قرار گرفته است. عوامل مختلفی نظیر شرایط زمینشناسی، خصوصیا...
full textMy Resources
Journal title
volume 4 issue 13
pages 41- 66
publication date 2006-06-22
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023