基于BP神经网络的海底浅层超软黏土不排水抗剪强度预测

准确评估海底浅层超软黏土的不排水抗剪强度对海洋资源开发、灾害评估、海洋工程建设等具有重要的意义。世界多个海域超软黏土数据分析对比表明,现有不排水抗剪强度评估经验公式存在受地域限制的问题,计算精度较低。因此,以超软黏土的6个物性指标为输入变量,不排水抗剪强度为输出变量,建立BP神经网络模型进行海底浅层超软黏土不排水抗剪强度预测;根据建立的超软黏土不排水抗剪强度与物性指标之间的非线性映射网络,以权积法求解超软黏土不排水抗剪强度对各指标的敏感度系数,定量分析各指标对不排水抗剪强度的影响程度。结果表明：考虑多因素影响的BP神经网络模型在超软黏土不排水抗剪强度预测方面具有普遍适应性,其预测结果非常接近落锥试验实测结果,均方差0.021 39,R²值达到0.987 4,预测精度远高于现有经验公式;采用权积法计算得到的对数流动性指标对不排水抗剪强度最为敏感;据此建立了以对数流动性指标为参数的黏土不排水抗剪强度预测经验公式,该公式在计算中国海域超软黏土不排水剪切强度方面具有较高精度,但由于数据量有限,依旧存在一定局限性。本研究为海底浅层超软黏土不排水抗剪强度的计算提供了参考。     

崖城13-1气田海底输气管线带压回收修复方案设计及作业实践

针对崖城13-1气田服役20年的海底输气管线出现泄漏和阀组保护罩侧翻但必须采用带压修复的现状,根据现场危险性气体封堵情况设计了海管带压修复方案,并对带压回收修复海底管线进行了疲劳损伤分析,给出了疲劳许用值,以此指导修复期间作业线的疲劳时间控制措施;提出了带压回收修复老海底管线期间的危险性气体检测方法及应急方案,保证了带压回收修复的正常进行及作业人员、船舶的安全。本次老海底管线带压回收修复技术填补了国内相关领域的空白,为海底管线维抢修技术的发展奠定了坚实基础。