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申请/专利权人：大庆油田有限责任公司;中国石油天然气股份有限公司;大庆油田设计院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于优化测试矩阵的流量计装置测试点选取方法，采集不同状态下的多相流参数与测试选点作为训练数据和测试数据，建立人工神经网络与遗传算法结合模型，神经网络的性能由训练结果的均方误差值体现采用智能学习算法对测试评价矩阵实现优化，减少重复测试点的选取，最大程度增加测试点覆盖范围，实现测试点的自动选取，减少人为因素影响，更有针对性地分析流量计计量性能的影响因素，提高流量计测试评价的可靠性。本发明使标准装置在评价时更具有智能化、数字化特点，测试评价结果更加科学合理。
主权项：1.一种基于优化测试矩阵的流量计装置测试点选取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采用三层BP神经网络训练模型和遗传算法结合；S2：建立多相流参数求解模型所需的数据库，提取大数据库中的流量实验数据筛选所需数据建立多参数数据库；S3：通过遗传算法对BP神经网络的初始权矩阵的参数进行优化，利用数据库中多相流特征对每个个体求出其适应度，通过适应性评价确定最优权矩阵，建立遗传神经网络选点模型；S4：利用多相流测试装置中温度、压力、分相含率参数作为神经网络输入层；测试点作为模型训练的输出标签。S5：利用梯度搜索技术调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度，利用预训练的权重进行模型的微调，采用均方误差损失函数，计算模型的损失并结合Adam优化算法进行参数的更新采用训练函数train优化测试矩阵算法和调节学习系数等参数。S6：利用数据库创建测试数据集进行网络模型的评价，采用标准方均根误差作为评价指标。
全文数据：
权利要求：
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