为解决多种因素对电磁电导法原油含水率测量准确性的影响，利用改进的BP神经网络处理温度、矿化度、传感器输出电压与含水率之间的关系。在电磁电导法采集数据的基础上，分别用启发式改进方法和数值优化BP算法预测了原油含水率，两种改进的BP算法均提高了预测原油含水率的精度和算法的收敛速度，而Fletcher－Reeves修正算法比自适应学习率动量梯度算法具有更好的效果，为设计智能化管外在线测量原油含水率仪表提供了理论和实验依据。
BP神经网络 电磁电导法 管外测量 原油含水率 温度 矿化度