【摘 要】
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对某公司常减压蒸馏装置低温部位腐蚀情况进行了分析,根据一段时间内塔顶污水检测数据,通过人工神经网络建立了腐蚀速率预测模型.该模型以常压塔塔顶流出污水的pH、氯离子浓
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对某公司常减压蒸馏装置低温部位腐蚀情况进行了分析,根据一段时间内塔顶污水检测数据,通过人工神经网络建立了腐蚀速率预测模型.该模型以常压塔塔顶流出污水的pH、氯离子浓度、铁离子浓度、硫化物浓度作为输入数据,以平均腐蚀速率为输出数据.结果表明,该模型预测结果与实际结果的相对误差在10%左右,平均相对误差为7.5%,具有良好的预测精度,能够反映常压塔塔顶污水检测数据与腐蚀速率的关系.
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