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本发明公开一种基于前馈神经网络的常压立式储罐连续泄漏系数Cs预测方法,涉及储罐泄漏安全技术领域。本发明通过采用该模型对已知常压立式储罐泄漏特征参数(泄漏孔上方液位h、液面下降速率vh、泄漏时间t、泄漏孔当量直径do、动力粘度μ及储罐直径dT)的学习,可快速、精确地计算不同孔口条件下的连续泄漏系数Cs。本发明解决了常压立式储罐连续泄漏期间泄漏系数Cs实时变化且难以直接进行数学建模的问题,提高了连续泄漏质量流率及泄漏量的计算精度,进而为常压立式储罐连续泄漏液池蒸发扩散浓度计算精度及其风险评估提供必要
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117436326A
(43)申请公布日2024.01.23
(21)申请号202311113833.4G06N3/0499(2023.01)
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