空気冷却器における流れ腐食特性パラメータ予測のためのデータ駆動アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Jin Haozhe; Wu Xiangyao; Liu Xiaofei; Zhang Lin; Gu Yong; Quan Jianxun

文献

J-GLOBAL ID：202002282342805578 整理番号：20A1744434

空気冷却器における流れ腐食特性パラメータ予測のためのデータ駆動アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A data-driven approach for flow corrosion characteristic parameters prediction in an air cooler

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資料名：
巻： 15 号： 4 ページ： e2450 発行年： 2020年
JST資料番号： W2497A ISSN： 1932-2135 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,マルチユニット逆伝搬ニューラルネットワーク(MBPNN)に基づくデータ駆動ソフト測定法を提案した。このモデルは,反応器排水空気冷却器(REAC)の流動腐食を反映することができる特性パラメータを推定することを目的とする。水素化プロセス中の流動腐食破壊は石油化学工業にとって重大な懸念を示す。本論文では,石油化学ディーゼル水素化ユニットに対する流動腐食破壊の安全評価を最初に実施した。調査の間,NH_4Cl結晶化のリスクが187°C付近にあることが分かった。次に,流動誘起腐食とアンモニウム塩堆積を考慮して,NH_4Cl結晶化温度(T_C),空気冷却器管束最小と最大流量(V_minとV_max),空気冷却器入口液体含水量(C_W),およびNH_4HS濃度(C_A)を含む主な特性パラメータを決定した。最後に,マルチユニット逆伝搬ニューラルネットワーク(MBPNN)に基づくデータ駆動モデルを構築した。改良型粒子群最適化(PSO)法を用いて,モデルの主要パラメータを初期化した。最適化アルゴリズムのない多出力逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)モデルおよびMBPNNモデルと比較して,提示したデータ駆動モデルは,高精度,高速収束速度および高信頼性を有することを証明した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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腐食 , 熱交換器,冷却器

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