用TS模型和多模型组合预测冷凝器污垢。以实验装置中的3处壁温、污管的出入口温度、污管中流体的流速和污管热阻为输入，建立基于径向基神经网络的污垢预测模型，对筛选出的160组数据进行预测，与BP网络相比，该网络预测污垢热阻的收敛速度和精度都优于BP网络。早在上世纪六十年代就有学者首先提出污垢热阻随时间的变化是沉积率与剥蚀率之差这一结垢模型，将污垢热阻随时间的变化关系归纳为线性污垢模型、幂律污垢模型、降律污垢模型、渐近污垢增长模型，冷凝器，而且己有基于上述方法制成的仪器仪表，对污垢清洗具有重要的指导作用。但是，壳管式冷凝器，管壳式换热器结垢对其内部流动换热性能影响的研究相对较少。
换热器是油田化工和其他许多工业部门广泛应用的一种通用工艺设备，其中管壳式换热器在石油化工行业中应用尤为广泛。而管壳式换热器成本较高，其热工性能决定着后期运行成本。为此，国内外众多学者对其流动传热进行了大量的研究。大庆油田拥有大量的管壳式换热器，其性能直接影响的处理过程和油田节能减排的落实程度，而随着含水率增加，换热器结据率明显，易造成其壁面的结塘甚至堵塞，并且由于污拒会对换热器材料腐蚀，容易导致壁面穿孔造成物料泄漏和损失，甚至产生隐患。为消除换热器结据和泄漏造成的损失，油田管理部门每年都对换热器进行清洗、堵漏作业，但目前尚无有效手段快速地评价换热器的结塘和泄漏情况，蒸发冷凝器，导致需要针对每一台换热器进行处理，造成管理成本的增加。而管壳式换热器的流动传热特性是评价其结塘、池漏的关键，也是进行有效预测的前提条件。
采用的模型为大庆油田分公司原稳站生产用油一油管壳式换热器，内部流通介质为，内部含有细沙等杂质，这些杂质也是导致换热器内部结垢的主要因素。对于管壳式换热器，换热管直径相对很小，列管式油冷却器，数量众多，容易发生堵塞和结垢，而且对换热管的清洗和更换十分困难，管壳式换热器管程内部的流通介质为比较清洁的流体。综合油一油管壳式换热器此特点，本课题着重研究换热器壳程侧的结垢。
根据大庆油田分公司原稳站油一油管壳式换热器实体结构尺寸，该换热器内部结构极为复杂，折流板、换热管数量众多，换热管直径0.032m，壳程直径1.4m，换热器长度为1 Om。换热器体积巨大，换热管直径与换热器长度的比值小，利用CFD前处理软件对其进行网格处理困难，网格数量太多，对计算机配置的要求非常高。
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