基于KPCA-BAS-GRNN的埋地管道外腐蚀速率预测

目的 提高埋地管道外腐蚀速率的预测精度。方法 建立基于核主成分分析法（KPCA）和天牛须搜索（BAS）算法优化的广义回归神经网络（GRNN）腐蚀速率预测模型,通过KPCA对原始数据进行预处理,提取影响管道外腐蚀的主要因素,应用GRNN建立埋地管道外腐蚀速率预测的数学模型,并采用BAS算法对模型进行优化,减小了人为设置参数的影响。以川气东送埋地管段为例,分析选取出12种关键影响因素,建立了埋地管道外腐蚀指标体系,借助MATLAB-R2014a编写程序进行仿真,并与实际值进行对比。结果 模型的预测结果与实际值基本一致,KPCA可有效降低指标体系的维度,提取出包含原始信息97.9%的3个主因素—土壤电阻率、氧化还原电位、氯离子含量,简化了运算过程。采用的BAS-GRNN模型将预测精度提高到7.83%以内,平均相对误差5.21%,决定系数取值0.93。与其他模型相比,该模型性能较好,预测精度更高。结论 采用KPCA提取的主要影响因素符合工程实际,建立的BAS-GRNN模型预测精度高,有较好的适应性,为埋地管道外腐蚀速率预测提供了新思路,对管道的维护更新工作提供了参考依据。     

基于Gumbel极值I型分布埋地油气管道的剩余寿命预测

基于Gumbel极值I型分布,对在线检测原始数据进行处理,建立油气管道最大腐蚀深度预测模型,确定整条油气腐蚀管道可能存在的最大腐蚀深度;以此建立管道剩余壁厚模型,来预测油气管道的剩余寿命;最后以国内的某一管道为例,将该模型应用于整条管道的剩余寿命预测中,预测结果为19.95 a,表明该方法预测的结果是合理的。     

Frechet分布的海底油气管道腐蚀预测

应用Frechet极值分布建立管道最大腐蚀深度预测模型,然后用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法估计预测模型的参数值,通过模型预测出可能的最大腐蚀深度,并结合钢质管道管体腐蚀损伤评价方法和马尔科夫链模型对管壁腐蚀的最大概率状态进行分析和预测,实现对海底油气管道腐蚀现状和运行情况的科学评价和预测。结果表明:管道腐蚀进入状态3以后,腐蚀速率加快,在管道运行到第10年时,就需要更换新管。该组合模型能够很好地预测油气管道的最大腐蚀深度和腐蚀状况,从而为合理确定管道的检测、维护、维修和更换周期提供科学的依据。     

基于改进BP神经网络优化的管道腐蚀速率预测模型研究

目的构造金属管道腐蚀速率预测模型,预测管道的使用寿命。方法分析了二氧化碳(CO2)和硫化氢(H2S)对金属管道的腐蚀过程,给出了管道腐蚀的化学反应方程式。引用了BP神经网络构造金属管道腐蚀速率的数学模型,采用了改进粒子群算法对预测模型进行优化。以45号金属管道为例,借助于Matlab软件对管道腐蚀速率进行仿真验证,并与实验测量数据进行对比和分析。结果金属管道腐蚀速率随着CO2或H2S压强的增大而逐渐增大,仿真结果显示CO2和H2S的最大腐蚀速率分别为7.20×10-5 mm/h和5.76×10-5mm/h,而实验测量结果显示CO2和H2S的最大腐蚀速率分别为7.14×10-5 mm/h和5.65×10-5 mm/h,采用改进BP神经网络预测模型所产生的相对误差在5%以内。结论金属管道在不同压强条件下,采用改进BP神经网络预测模型能够近似地预测其腐蚀速率,为金属管道的更换提供了参考依据。     

喇嘛甸油田外输油管道完整性评价

本文针对大庆油田第六采油厂喇嘛甸油田外输油管道的缺陷检测和管体材料理化实验的结果，利用基于API579评价方法的管道缺陷剩余强度评价软件，进行管体剩余强度评价；建立了基于径向深度腐蚀速率的一维腐蚀寿命预测模型和基于轴向长度、环向宽度和径向深度腐蚀速率的三维腐蚀寿命预测模型，并对所检测的腐蚀剩余寿命进行了预测。     

埋地天然气管道外腐蚀检测维修模型优化

基于实际过程,将埋地天然气管道的外腐蚀过程分为缺陷萌生和缺陷扩展两个阶段,建立了管道腐蚀的两阶段模型。基于两阶段腐蚀过程模型,考虑到检测维修对管道可靠度的提高作用,加入检测周期、维修准则和非理想维修因素,提出了一种新的埋地天然气管道的检测维修优化模型,将管道的生命周期分为缺陷萌生、非理想维修、理想维修和失效四个阶段。用实际检测得到的最大腐蚀深度数据的拟合结果对模型做参数估计,用Monte Carlo仿真的方法计算了不同维修准则、不同检测周期下管道可靠度随服役时间的变化曲线。     

基于BP和RBF神经网络的稀土合金铸铁腐蚀深度预测

通过动态质量损失法腐蚀试验获取样本数据,利用MATLAB的工具箱函数分别建立了稀土合金铸铁碱腐蚀深度的BP和RBF神经网络预测模型,并对两种网络模型的结构、预测精度和训练过程进行对比研究。结果表明,在样本集和训练条件下,BP和RBF神经网络的预测相对误差在10%以内,解决腐蚀时间、合金铸铁主要合金成分与腐蚀深度之间的非线性映射关系,可满足工程预测需要,为制碱工业的防腐蚀技术提供了新途径。但RBF神经网络的预测能力和泛化能力优于BP神经网络,且较BP神经网络具有迭代次数少、收敛速度快和网络结构简单等优势。     

含CO2油气管道内腐蚀模拟及剩余寿命预测

目的通过对含CO_2油气管道的内腐蚀状况进行仿真和实验研究,得出管道的内腐蚀规律和剩余使用寿命。方法以渤西海域某一管道的实际工况为基础,采用OLGA软件并选择De Waard95模型对CO_2腐蚀速率的影响因素进行仿真分析。采用失重实验研究了温度和CO_2分压对X52级管道钢腐蚀速率的影响,在仿真数据的基础上对腐蚀管道的剩余寿命进行预测。结果仿真结果表明,管道沿线的温度、压力、持液率、流型及pH值对CO_2腐蚀程度的影响都很大。实验发现,CO_2腐蚀速率随温度的升高呈先增后降的趋势,且在温度为333 K时达到最大值,为0.22 mm/a。随着CO_2分压的升高,腐蚀速率呈上升趋势,最大值为0.24 mm/a。结论随着管道高程和里程的不同,不同因素对CO_2腐蚀有不同程度的影响,管道入口段的腐蚀速率最大,仿真和实验结果对管道的内腐蚀防护和剩余寿命预测有一定的参考价值。     

埋地管道的腐蚀与防护

埋地管道的腐蚀问题是管道运输过程中最常见的问题。根据埋地管道所处环境、输送介质的不同,常见的腐蚀类型可以分为土壤腐蚀、气体腐蚀、杂散电流腐蚀等。通过对埋地管道腐蚀类型的分析,从内腐蚀和外腐蚀两个方面分别综述了非开挖埋地管道的腐蚀检测方法和腐蚀防护措施,为将埋地管道的腐蚀防护与安全评价技术的有机结合提供了理论依据。并在现有防腐措施的基础上,通过合理的安全评估判断,进一步提高了埋地管道的剩余寿命和运行安全。     

腐蚀条件下基于残差修正的飞机结构寿命灰色马氏链预测

针对在役飞机结构腐蚀检修数据样本量小且随机波动性大的特点,首先基于灰色理论建立遭受腐蚀损伤的飞机结构使用寿命预测模型。其次为提高模型预测精度,引入马氏链转移方程对残差进行修正,得到飞机结构腐蚀寿命的灰色马氏链预测模型。最后对收集的某航空公司经典机型机队11架飞机后货舱隔框结构的腐蚀检修数据进行算例分析。预测结果表明:这类隔框结构在机龄约为15a时达到2级腐蚀状态,使用寿命相应终止。按结构维修手册要求需对其进行更换,经过残差修正的灰色马氏链预测值与实际值的平均相对误差为0.44%,明显低于未修正的灰色预测平均相对误差1.64%,达到工程问题的预测精度要求,而且预测结果与民航飞机结构腐蚀维修经验基本吻合,说明所建模型可用于腐蚀条件下的在役飞机结构寿命预测。     

结构腐蚀损伤定量预测方法对比研究

用BP人工神经网络(artificial neural简称ANN)算法分别对飞机结构材料、lCrl7不锈钢腐蚀损伤数据进行学习训练，建立了腐蚀损伤与环境条件的映射模型，并预测腐蚀损伤值。分析了三种预测方法的预测精度。得到了ANN预测的精度比灰色GM(1，1)模型及Logistic模型的预测精度高，且对数据有较好的适应能力的结论；采用ANN技术定量预测飞机结构腐蚀损伤是一种较好工程方法。     

基于LASSO-WOA-LSSVM的海洋管线外腐蚀速率预测

目的 构建海洋管线外腐蚀速率预测模型,提高海底油气管线外腐蚀速率预测的准确性.方法 建立基于套索(LASSO)回归和鲸鱼优化算法(WOA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)腐蚀速率预测模型,采用LASSO回归方法对指标进行筛选,提取海洋管线腐蚀的主要影响因素.应用最小二乘支持向量机算法建立海洋管线外腐蚀速率预测模型,并使用鲸鱼优化算法对模型参数进行优化,避免了参数取值对模型回归性能的影响.以海洋挂片实验为例,通过MATLAB进行模拟仿真,分析验证模型预测结果,并将预测结果与其他模型进行对比分析.结果 LASSO回归算法筛选得到影响腐蚀速率的主要因素为:温度、溶解氧含量、pH值.采用WOA-LSSVM模型所预测的结果与实际值较为吻合,其平均相对误差为2.23％,均方根误差(RMSE)为0.3248,决定系数R2达到0.9708,均优于其他两种模型.结论 基于LASSO回归和鲸鱼优化算法的最小二乘支持向量机预测模型具有更优的泛化能力和预测精度,为海底管道腐蚀研究工作提供了新思路,也为海洋油气输送系统的结构安全与风险防范提供了参考.     

超设计使用年限海底管线ICDA研究

为探究某输送油水多相介质的超期服役海底管线内腐蚀情况,本文基于内腐蚀直接评价(ICDA)的方法对管道的内腐蚀高风险位置进行预测,采用腐蚀预测模型计算管道的腐蚀速率及剩余壁厚,并通过水下机器人和水压试验验证评估的准确性。结果表明:模型预测目标管道存在一定的腐蚀风险,但处于安全范围,水下机器人及水压试验均证明管道可安全服役。     

地下管道腐蚀与防护数据库及预测系统

在油气储运公司现有的地面数据库的基础上,应用现有地面数据中的设备运行信息、环境基础信息、地面设备设施的空间信息、监测/检测信息,管道(管体及防腐层)等相关数据,建立了地下管道腐蚀与防护数据库,在对检测数据进行分析处理、综合归纳的基础上,建立了相应的评估及管理数学模型,开发出腐蚀与防护信息系统的分析评价与预测系统。根据管线运行年限、防腐层绝缘电阻值、防腐层类别、管体状况、保护状况等检测数据及历史数据,运用趋势预测数学模型对管线防腐层老化趋势进行预测。根据管线、防腐层、自然环境等一系列情况和科学的评价方法,划分出腐蚀严重、一般、无(轻)腐蚀状况的管线沿线的带状图和区域分布图。通过Word报告对整条管线进行评价,为管线的日常管理及维修改造提供科学依据。     

基于粒子群优化算法的腐蚀预测灰色动态模型

针对海底管道腐蚀预测提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的新型灰色预测模型。在传统灰色GM(1,1)模型的基础上引入PSO算法优化背景权值和等维灰数递补方法对模型进行动态更新,建立了RGM(1,1)和RPGM(1,1)模型并应用在海底管道腐蚀预测中。对比三种模型的预测结果后发现,灰色预测理论适用于海底管道腐蚀预测;RGM(1,1)模型比传统GM(1,1)模型的预测效果稍好;RPGM(1,1)模型预的测精度与另外两种模型相比,有大幅提升。PSO算法对传统模型的改进效果显著,RPGM(1,1)模型具有较高的工程应用价值。     

基于FSM无损检测的金属管道均匀腐蚀剩余寿命预测

目的预测均匀腐蚀下金属管道的剩余寿命。方法研究API579中对金属管道剩余寿命预测的方法,具体分析方法中存在的缺陷。采用场指纹法(FSM)对直径为750 mm、壁厚为10 mm的金属管道的腐蚀情况进行实时检测。检测时随机选择15个不同的位置,每隔3个月检测一次,通过检测各个位置电极对之间电压值的变化量计算出管壁厚度的变化值。结果根据对实验数据的分析,随着时间推移,金属管道壁厚值逐渐减小,且减小的速率越来越快。腐蚀速率与运输介质、含氧量、金属管道材料、运输介质中的杂质有着密切关系,全面分析实验数据可以得到金属管道腐蚀速率的规律。加入腐蚀速率影响因素的影响因子K,运用数理统计的方法探索性地提出了一种均匀腐蚀下金属管道剩余寿命Rlife预测的数学模型。结论在工程实际中,可以运用数理统计的方法对大量实时数据及运行过程中已经记录的数据进行分析,从而找到金属管道在特定环境下的腐蚀规律,再通过该数学模型可对均匀腐蚀的金属管道进行寿命预测。