НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД К ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОМПОНЕНТОВ МНОГОФАЗНОГО ПОТОКА ПО ДАННЫМ РАСХОДОМЕРА ВЕНТУРИ (500,00 руб.)

Первый автор	Кугаевских
Авторы	Сидоров А.В.
Страниц	7

ID	871981
Аннотация	В статье представлен результат экспериментальной проверки разработанной архитектуры рекуррентной нейронной сети для прогнозирования расходов нефти и газа по параметрам расходомера Вентури. Качество прогнозирования, измеренное с помощью коэффициента детерминации, находится на уровне 0, 90 для расхода нефти и 0, 92 для расхода газа. Помимо расходов компонентов многофазного потока, предложенная архитектура нейронной сети позволяет прогнозировать и объемную долю газа. Проведенные эксперименты показали превосходство данных, полученных с расходомера Вентури, по сравнению с данными плотномера. Нейронная сеть хорошо справляется с прогнозированием возрастающей или убывающей зависимости, но в точках изменения тренда возникают погрешности

Кугаевских, А.В. НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД К ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОМПОНЕНТОВ МНОГОФАЗНОГО ПОТОКА ПО ДАННЫМ РАСХОДОМЕРА ВЕНТУРИ / А.В. Кугаевских, А.В. Сидоров // Автоматизация и информатизация ТЭК .— 2022 .— №8 .— С. 43-49 .— URL: https://rucont.ru/efd/871981 (дата обращения: 01.05.2025)