基于时序驱动的管道结蜡程度预测及清管效果评价

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摘    要：为避免凭经验盲目确定清管周期，造成过度清管现象的发生，基于结蜡过程的缓慢时序性，在研究生产数据参数与结蜡程度关系的基础上，通过改进K-means算法确定不同时序下的结蜡程度，并将数据引入卷积神经网络（CNN），利用CNN模型的特征提取和自适应学习能力，实现不同结蜡程度持续时间的在线更新，依据结蜡等级和清管周期的变化构建清管效果评价指数模型，实现了清管作业的事前预警。（剩余7996字）

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