基于神经网络算法的油气设备诊断预测研究  

作　　者：于泽南 

机构地区：[1]大庆油田有限责任公司第六采油厂,黑龙江大庆163000

出　　处：《化学工程与装备》2025年第2期120-123,共4页Chemical Engineering & Equipment

摘　　要：研究了油气生产中常见设备故障的类型及其成因,包括腐蚀、磨损、泄漏、机械故障等,指出这些故障对生产安全和效率的影响,并提出了基于改进BP神经网络算法的故障预测方法。针对传统BP网络容易陷入局部最优解、梯度消失和爆炸等问题,将遗传算法与BP神经网络相结合,通过遗传算法的全局优化能力提高模型的精度与稳定性。实验结果表明,采用改进后的GA+BP神经网络算法,相较于单独使用BP神经网络和遗传算法,能显著提高设备故障预测的准确性,达到100%的故障识别准确率。该方法为油气生产中设备故障预测提供了1种高效且可靠的解决方案。

关 键 词：BP神经网络算法 遗传算法 油气设备 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]