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Kuwait Crude Oil

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TOOL · CL_301121 · Oct 15 · 04:00

新的两阶段残差学习改进热力系统优化

研究人员开发了一种新颖的两阶段残差学习（TSRL）框架，使用人工神经网络来提高机器学习模型在优化热力系统方面的准确性。该框架通过使用基础人工神经网络预测输出，并使用第二个残差人工神经网络学习基础模型的误差来解决局部建模不准确的问题。将TSRL框架应用于原油蒸馏装置和工业燃气轮机，显著降低了预测误差，提高了燃油预测和涡轮机热耗率的准确性。