28、人工智能在各领域的应用

人工智能在各领域的应用

1. 人工智能在气体及土壤相关研究中的应用

在气体研究方面，通过考虑气体的临界温度、临界压力和分子量，利用各种气体的实验电导率（部分气体未用于训练过程）来评估模型的准确性。结果显示，与传统模型相比，人工神经网络（ANN）模型在准确性和外推能力方面表现更优，且与传统电导率关联不同，ANN方法能涵盖更广泛的温度范围和物质种类。

在土壤研究中，Erzin等人使用带有LM优化算法的多层感知器（MLP）模型预测土壤热阻率。具体操作步骤如下：
1. 收集黏土、粉土、粉砂、细砂和粗砂的实验热阻率值作为ANN模型的输入参数。
2. 利用训练好的模型预测这些土壤的热阻率。
3. 将预测结果与实验数据进行对比，发现ANN模型得到的热阻率与实验数据高度吻合，且比文献中报道的经验关系更准确。

2. 人工智能在石化行业的应用

近年来，石化、石油和天然气行业对ANN模型的开发和评估兴趣日益浓厚。该领域常用的ANN模型类型为MLP，不过支持向量机（SVM）、功能网络、广义回归神经网络（GRNN）、径向基函数神经网络（RBFNN）等也有少量应用。这些模型采用了监督训练算法，如BP、LM、带学习率的梯度下降、弹性BP算法和快速传播算法作为学习规则，并且常与遗传算法（GA）、模糊逻辑、主成分分析（PCA）、蚁群优化（ACO）等结合，以对系统和过程进行建模和优化。以下是一些具体应用案例：
|应用案例|模型类型|输入参数|输出参数|优化算法|
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|模拟油藏特征和设计方案|ANN - 代理模型|无|最优设计方案|GA算法|
|评估甲烷