管道内流速常用值

博客提及管道内流速常用值相关内容,虽未详细阐述,但结合标签可知可能会用 Python 进行相关数据处理或分析。

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来源:http://www.gpszx.com/neteaseivp/resource/paper/detail.jsp?pk=631

GPSZX摘录
摘要: 管道内流速常用值
关键词: 管道内流速

管道内流速常用值(m/s)
流体种类
应用场合
管道种类
平均流速
备注
一般给水主压力管道
2-3
 
低压管道
0.5-1
 
泵进口
 
0.5-2.0
 
泵出口
 
1.0-3.0
 
工业用水
离心泵压力管
3-4
 
离心泵吸水管DN250
1-2
 
DN250
1.5-2.5
 
往复泵压力管
1.5-2
 
往复泵吸水管
<1
 
给水总管
1.5-3
 
排水管
0.5-1.0
 
冷却冷水管
1.5-2.5
 
热水管
1-1.5
 
凝结凝结水泵吸水管
0.5-1
 
凝结水泵出水管
1-2
 
自流凝结水管
0.1-0.3
 
一般液体低粘度 
1.5-3.0
 
高粘度液体粘度
50mPa.s
DN25
0.5-0.9
 
DN50
0.7-1.0
 
DN100
1.0-1.6
 
粘度
100mPa.s
DN25
0.3-0.6
 
DN50
0.5-0.7
 
DN100
0.7-1.0
 
DN200
1.2-1.6
 
粘度
1000mPa.s
DN25
0.1-0.2
 
DN50
0.16-0.25
 
DN100
0.25-0.35
 
DN200
0.35-0.55
 
气体低压 
10-20
 
高压 
8-15
20-30MPa
排气烟道
2-7
 
压缩空气压气机压气机进气管
-10
 
压气机输气管
-20
 
一般情况DN<50
<8
 
DN>70
<15
 
饱和蒸汽锅炉、汽轮机DN<100
15-30
 
DN=100-200
25-35
 
DN>200
30-40
 
过热蒸汽锅炉、汽轮机DN<100
20-40
 
DN=100-200
30-50
 
DN>200
40-60
 

### 关于腐蚀管道剩余寿命预测的支持向量回归(SVR) 支持向量回归 (Support Vector Regression, SVR) 是一种基于统计学习理论中的结构风险最小化原则发展而来的机器学习算法。对于腐蚀管道剩余寿命预测这一特定应用场景,SVR 可以通过构建合适的特征空间来拟合历史数据并预测未来趋势。 #### 数据预处理 为了提高模型性能,在应用 SVR 前需对原始数据进行必要的清洗与转换操作: - 清洗异常和缺失; - 对时间序列数据执行标准化或归一化处理; - 提取有助于描述管道状态变化规律的时间窗口内的统计数据作为输入变量,如平均腐蚀速率、最大腐蚀深度等[^1]。 #### 特征工程 针对腐蚀过程的特点设计有效的特征表示至关重要。可以考虑引入如下几类特征: - **物理特性**:管壁厚度、材质属性等静态信息。 - **环境因素**:温度、湿度以及土壤pH等外部条件影响因子。 - **运行状况**:流体压力、流速及其波动情况等动态参数。 - **维护记录**:历次检修日期及时长、采取措施效果评估等管理层面的数据。 这些多源异构的信息共同构成了全面反映管道健康状态的基础。 #### 模型训练 采用交叉验证的方法取最优超参数组合,并利用网格搜索法遍历候区间内可能的配置项。具体实现步骤包括但不限于: ```python from sklearn.svm import SVR from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'kernel': ['rbf'], 'C': [0.1, 1, 10], 'epsilon': [0.01, 0.1, 0.5] } svr = SVR() grid_search = GridSearchCV(svr, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) best_svr = grid_search.best_estimator_ ``` 此处 `X_train` 和 `y_train` 分别代表经过上述准备阶段得到的特征矩阵及对应的标签列向量。 #### 性能评价 完成建模之后应当对其泛化能力做出公正合理的评判。常用的指标有均方误差(MSE),决定系数(R²) 等。此外还可以绘制实际观测同预测结果之间的对比图以便直观感受两者吻合程度如何。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(y_test, best_svr.predict(X_test)) plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predictions') plt.show() ```
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