基于线性积分和机器学习,估计管道垂直喷射火灾的热辐射
Anqing Fu1, Weidong Li2, Mingxing Li3,4
1State Key Laboratory of Oil and Gas Equipment, CNPC Tubular Goods Research Institute, Xi'an, 710077, China. fuanqing@cnpc.com.cn.
一个新的Optuna改进的反向传播神经网络 (Optuna-BPNN) 准确地预测了喷射火灾辐射. 该模型增强了管道的安全设计和应急响应.
科学领域:
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 计算流体动力学的流体动力学.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 准确预测来自喷气火灾的热辐射对于管道运行的安全至关重要.
- 现有的方法可能缺乏实时安全设计和应急响应计划所需的效率和准确性.
研究的目的:
- 开发一种新的机器学习模型,用于估计喷射火焰辐射.
- 提高用于管道安全的热辐射预测的准确性和效率.
主要方法:
- 使用线性积分方法来获得用于机器学习的数据集,包括泄漏率和喷射火焰长度.
- 开发了一个Optuna改进的反向传播神经网络 (Optuna-BPNN),优化了初始权重和值.
- 模型输入包括管道直径,泄漏孔的大小和气压力.
主要成果:
- 在排除异常数据后,Optuna-BPNN模型与实验数据 (12.4%的平均偏差) 显示出良好的一致性.
- 生成的数据 (32,670分) 导致培训 (4.5%) 和测试 (6.2%) 集的偏差很小.
- 在关键性能指标中,Optuna-BPNN在其他六种机器学习算法中表现优于其他算法.
结论:
- 开发的Optuna-BPNN模型对于预测管道喷气式火灾的热辐射是有效和可行的.
- 这种方法在对基础设施的安全评估和应急准备方面取得了重大进展.
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