申请/专利权人：大连海事大学

申请日：2024-05-29

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118246352A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/045;G06N3/08;G06F17/10

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明公开一种海水换热器污垢热阻机器学习计算方法、产品及设备，涉及机器学习领域。本发明通过收集与海水换热器污垢形成过程相关的环境和运行参数数据，来计算污垢热阻的实验值；然后利用环境和运行参数数据与实验值组成的数据集对多种机器学习模型进行训练，利用训练好的多种污垢热阻预测模型计算污垢热阻的预测值；使用多个评价指标对污垢热阻计算的实验值和预测值进行对比，确定最优污垢热阻预测模型；在海水换热器使用过程中，即可利用最优污垢热阻预测模型计算污垢热阻。本发明通过对大量数据进行训练和学习，来预测海水换热器中污垢热阻的变化，能够提高污垢热阻计算的效率、精度和可靠性，并且具有较强的通用性和适用性。

主权项：1.一种海水换热器污垢热阻机器学习计算方法，其特征在于，包括：收集与海水换热器污垢形成过程相关的环境和运行参数数据；所述环境和运行参数包括蒸汽温度、海水输入温度、海水出口温度、海水密度、进口压力、排出压力以及海水循环流量；根据环境和运行参数数据计算污垢热阻的实验值；所述根据环境和运行参数数据计算污垢热阻的实验值，具体包括：根据海水换热器的进口压力、排出压力以及海水密度，采用公式计算总压头；其中为重力常量；根据总压头，采用公式计算海水循环流量；其中为海水泵效率；为海水泵扬程；根据海水循环流量，采用公式计算海水换热器总热量；其中为海水的比热容；为海水输入温度；为海水出口温度；根据蒸汽温度，采用公式计算对数平均温差；根据海水换热器总热量和对数平均温差，采用公式和计算随时间变化的总换热系数；其中为换热面积；根据总换热系数和，采用公式计算污垢热阻的实验值；所述根据环境和运行参数数据计算污垢热阻的实验值之后，还包括：确定总换热系数在、、、、下的不确定度；其中为或；进而确定污垢热阻实验值在和下的不确定度 ；利用环境和运行参数数据与实验值组成的数据集对多种机器学习模型进行训练，得到训练好的多种污垢热阻预测模型；利用多种污垢热阻预测模型计算污垢热阻的预测值；使用多个评价指标对污垢热阻计算的实验值和预测值进行对比，确定多种污垢热阻预测模型中的最优污垢热阻预测模型；所述使用多个评价指标对污垢热阻计算的实验值和预测值进行对比，确定多种污垢热阻预测模型中的最优污垢热阻预测模型，具体包括：针对每种污垢热阻预测模型，计算输出的预测值与实验值之间的多个评价指标；所述多个评价指标包括平均绝对相对偏差、均方误差、均方根误差和相关系数；根据污垢热阻在和下的不确定度分配每个评价指标的权重；根据每个评价指标的权重进行加权求和，得到每种污垢热阻预测模型对应的综合指标值；选取最大综合指标值对应的污垢热阻预测模型作为最优污垢热阻预测模型；在海水换热器使用过程中，利用最优污垢热阻预测模型计算污垢热阻。

全文数据：

权利要求：

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