在天然气净化过程中,强腐蚀性气体会导致反应容器出现不同程度的损耗。尽管传统腐蚀探针可以提供腐蚀预警,但其存在一定的滞后性。为解决这一问题,提出了基于小波变换-长短期记忆(Wavelet Transform-Long Short Term Memory, WT-LSTM)...在天然气净化过程中,强腐蚀性气体会导致反应容器出现不同程度的损耗。尽管传统腐蚀探针可以提供腐蚀预警,但其存在一定的滞后性。为解决这一问题,提出了基于小波变换-长短期记忆(Wavelet Transform-Long Short Term Memory, WT-LSTM)网络的腐蚀数据趋势预测方法。对原始数据采用db10小波进行分解,获取各细节分量后,利用LSTM网络对各分量进行预测并重构信号。实验结果显示,WT-LSTM模型的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为0.002 562,低于仅使用LSTM模型的RMSE值0.003 178,表明WT-LSTM网络在趋势预测上更加精准。基于WT-LSTM网络的预测方案能够有效跟踪腐蚀数据的变化,尤其在数据突变时效果显著,从而增强了腐蚀探针的在线监测能力,实现了对腐蚀情况的预测和预警,确保了天然气净化过程的安稳运行。展开更多
文摘在天然气净化过程中,强腐蚀性气体会导致反应容器出现不同程度的损耗。尽管传统腐蚀探针可以提供腐蚀预警,但其存在一定的滞后性。为解决这一问题,提出了基于小波变换-长短期记忆(Wavelet Transform-Long Short Term Memory, WT-LSTM)网络的腐蚀数据趋势预测方法。对原始数据采用db10小波进行分解,获取各细节分量后,利用LSTM网络对各分量进行预测并重构信号。实验结果显示,WT-LSTM模型的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为0.002 562,低于仅使用LSTM模型的RMSE值0.003 178,表明WT-LSTM网络在趋势预测上更加精准。基于WT-LSTM网络的预测方案能够有效跟踪腐蚀数据的变化,尤其在数据突变时效果显著,从而增强了腐蚀探针的在线监测能力,实现了对腐蚀情况的预测和预警,确保了天然气净化过程的安稳运行。
