基于VMD-CNN-LSTM-自我注意力对天然气负载预测的现场站工艺安全的早期预警研究

科学领域:

• 能源系统工程 能源系统工程
• 人工智能的人工智能
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 天然气企业因动态工艺变化而面临生产安全挑战.
• 具有固定警报的传统预警系统对于实时天然气生产是不够的.
• 加强安全管理需要更准确,更可靠的预测方法.

研究的目的:

• 为天然气负载预测开发一个先进的深度学习模型.
• 提高天然气生产中的安全预警系统的准确性和可靠性.
• 整合多个深度学习模型,以提高间隔预测.

主要方法:

• 开发了一种新的VMD-CNN-LSTM-Self-Attention间隔预测模型.
• 使用了天然气田站输出负载的实证数据.
• 基于信心区间 (85%,90%,95%) 的分级警报机制被实施.

主要成果:

• 拟议的深度学习模型显著优于传统的预警模型.
• MAE,MAPE,MESE和REMS分别减少了1.13096 m3/h,1.3504%,7.6363 m3/h和1.6743 m3/h. 这两种方法的使用量分别减少了1.13096 m3/h,1.3504%,7.6363 m3/h和1.6743 m3/h.
• R2得到了0.04698的改进,这表明预测准确度更高.

结论:

• VMD-CNN-LSTM-Self-Attention模型为增强天然气企业安全生产管理提供了一个新的策略.
• 这些发现为提高天然气行业的安全性和数字化转型提供了宝贵的见解.
• 这种方法为能源生产的智能转型提供了新的视角.