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| 为系统分析和预测石油生产过程的能源消耗，通过分析石油生产系统的工艺流程，确立了影响能耗的主要因素及其评价能耗水平的综合性指标；采用人工神经网络BP算法，构建了能耗分析预测网络模型。以某采油厂能耗统计数据为样本，对模型进行培训和检验，在此基础上，分析了各因素对能耗的影响规律并对节能潜力进行预测。结果表明：机采系统效率对电耗的影响最大，机采系统效率每增长1个百分点吨油耗电将降低5．6kwh，如果机采系统效率能达到预期的目标值，则年节电量近1．68亿kwh，节能潜力巨大。本研究思路和方法已在某采油厂应用，分析预测结果对该厂节能降耗工作起到了一定的指导作用。 |
| 关键词: 神经网络 能耗 预测 石油生产 系统效率 神经网络 石油 生产能耗 分析预测 应用 production energy consumption forecast analysis BP neural networks 作用 指导 工作 节能降耗 预测结果 方法 研究 节电量 目标值 预期 |
| DOI：10.11841/j.issn.1007-4333.2008.02.041 |
| 修订日期：2007-11-13 |
| 基金项目:中国石油化工股份有限公司胜利油田胜利采油厂项目 |
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| Application of BP neural networks to analysis and forecast of energy consumption in oil production |
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