摘要：采用改进的BP神经网络模型模拟水力旋流器的油水分离过程.根据水力旋流器的实际生产条件,确定旋流器模型设计中的优化神经网络结构为8-12-12型神经网络.对神经网络的结构进行了优选和分析,提出了自适应调节学习率和动量因子的快速BP算法,并对激励函数进行了改进.结果表明,用改进的BP神经网络模型模拟水力旋流器的分离过程是切实可行的,通过旋流器的人工神经网络模拟,能够根据旋流器的物性参数和分离期望值,预测旋流器的结构参数和操作参数,实现旋流器结构参数和操作参数的优化.

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