三次指数平滑法预测管道腐蚀速率的应用

为准确预测管道腐蚀速率并得到精度较高的腐蚀速率预测模型,采用已有统计数据作为研究对象。首先,采用三次指数平滑法,建立管道腐蚀速率预测模型,对腐蚀速率数据进行拟合与预测分析;然后,得出预测模型中最合理的权重系数α;最后,通过与一次指数平滑法、二次指数平滑法进行对比分析,得出了三次指数平滑法预测精度较高,预测值与实际值相符合的结论。结果表明,三次指数平滑法预测模型符合管道腐蚀速率的特点,对有效预测管道腐蚀具有一定的参考价值和指导意义。     

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。     

基于IFA-BPNN的长输管道外腐蚀速率预测

目的 构建陆地长输管道外腐蚀速率的预测模型,提升管道外腐蚀速率预测的精度,对长输管道外腐蚀状态进行准确把控.方法 深入解析了萤火虫算法(FA)的工作原理,针对FA易出现陷入局部最优或因控制参数设置不合适而导致函数无法收敛等问题,提出了FA的改进方案:采用Logistics混沌映射的方法初始化萤火虫的位置,提升萤火虫种群的所养性;引入一种新的惯性权重计算方法来改进萤火虫位置移动公式,提升FA全局寻优能力.利用改进的萤火虫算法(IFA)对误差反向传播神经网络(BPNN)初始权值和阈值进行优化,建立基于IFA-BPNN的长输管道外腐蚀速率预测模型.以111组长输管道外腐蚀检测数据为例,在MATLAB中进行模拟仿真计算,使用粒子群算法优化的BPNN(PSO-BPNN)、遗传算法优化的BPNN(GA-BPNN)以及未进行优化的BPNN作为对比模型进行对比分析.结果 使用IFA优化BPNN,大幅提升了BPNN模型的预测精度.使用IFA-BPNN模型预测12组管道腐蚀速率,平均相对误差仅为5.94％,预测结果的R2为0.99595,均优于BPNN、PSO-BPNN以及GA-BPNN模型的预测结果.结论 IFA-BPNN作为预测管道腐蚀速率工具具有较好的预测精度和鲁棒性.     

基于FOA-SVM模型的输油管道内腐蚀速率预测

针对管道内腐蚀速率相关问题,采集某输油管道内腐蚀的实测数据,应用多元统计分析算法,在支持向量机(SVM)的基础上建立管道内腐蚀速率预测模型。采用果蝇优化算法(FOA)对预测模型进行优化训练,建立FOASVM预测模型,利用实测数据样本对模型的预测结果进行检验。结果表明:综合方差和均差分别为1.397×10-3和0.037 4,FOA-SVM预测模型相比灰色组合模型预测值和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型预计结果稳定性好、精度高,但是FOA-SVM预测模型训练时间较长,今后在提高模型预测效率上需要进一步研究。     

BP神经网络在管道内腐蚀直接评价中的应用

油气田在役管道特别是多相流管道的腐蚀受到的影响因素比较多，对其进行内腐蚀预测有一定的难度。目前国内外的一些研究人员已经将BP神经网络预测模型应用于正在服役的油气管道的内腐蚀速率预测方面。本文综述了国内外BP神经网络预测模型在内腐蚀速率预测方面的研究和进展，并对其发展方向进行了展望。     

基于EWM-GRA的腐蚀主控因素分析与腐蚀模型建立

目的 建立含硫管道腐蚀速率预测模型,为防腐工作的开展提供依据。方法 基于熵权法（EWM）和灰色关联分析（GRA）理论,对影响含硫天然气集输管道腐蚀的18个影响因素进行关联度计算,确定腐蚀主要影响因素。针对主要影响因素,设计正交模拟实验,基于腐蚀机理和模拟实验结果,建立腐蚀速率预测模型。结果 含硫管道腐蚀影响因素关联度最大的4个因素为H2S分压（0.7923）、CO2分压（0.6471）、温度（－0.6208）、液体流速（－0.6101）,与腐蚀速率呈强相关。基于关联度分析结果,考虑H2S分压、CO2分压、温度、液体流速的影响,设计了4因素3水平共9组模拟实验,根据失重法计算得到腐蚀速率。基于腐蚀机理和实验数据,得到H2S/CO2共存条件下,考虑温度和液体流速影响的腐蚀预测模型。与实验结果对比,预测模型的相对误差在5%以内。结论 对于该含硫管道,腐蚀速率的主要影响因素为H2S分压、CO2分压、液体流速、介质温度。基于腐蚀机理和模拟实验结果建立的腐蚀速率预测模型能较好地预测腐蚀速率,为现场防腐工作的开展提供参考依据。     

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.     

天然气集输管道微生物腐蚀规律及腐蚀速率模型

为了研究硫酸盐还原菌(SRB)对天然气集输管道腐蚀行为的影响,通过浸泡试验,研究了常压和高压条件下不同SRB含量时5种钢材的腐蚀速率及其耐SRB腐蚀性能。依据试验结果建立了微生物腐蚀速率预测模型,并利用PIPSIM软件模拟管道温度和压力变化对模型进行了修正。结果表明：在常压和高压环境中,钢材的腐蚀速率均随着SRB含量的增加而增大,其中N80钢的耐SRB腐蚀能力最强;根据预测模型计算的腐蚀速率与实际腐蚀速率存在0.06～0.07 mm/a的误差,修正后的模型能够更好地预测管道微生物腐蚀速率。     

基于KPCA-GA-BP模型的页岩气集输管道的内腐蚀速率预测

针对页岩气集输管道的内腐蚀,提出了一种基于KPCA-GA-BP组合模型的腐蚀速率预测算法。以某条页岩气集输管道的检测结果作为训练数据,运用反向传播(BP)神经网络建立预测模型,运用遗传算法(GA)优化了神经网络权值和阈值的初始值,运用核主成分分析法(KPCA)对数据进行了降维,在模型建立的过程中不断优化提升模型的预测精度,采用所建模型对另一条相邻管道进行预测并开挖验证。结果表明：选择TRAINGDM作为训练函数,隐含层节点为(8,1),遗传算法进化数为50,种群规模为100,交叉概率为0.3,变异概率为0.2,运用KPCA将数据从7维降为4维后,此模型的均方误差最低为0.12,当该模型用于相邻管道的预测时,均方误差为0.14。运用KPCA-GA-BP模型,对页岩气集输管道内腐蚀速率进行预测具有一定的准确性,此模型可用于辅助指导现场内腐蚀直接评价等相关工作。     

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。     

核电站海水管道阴极保护状态下的腐蚀监测

海水腐蚀引起管道设备失效已成为核电站海水系统的主要问题,管道腐蚀状态的判定及腐蚀速率的实时监测数据为核电站海水系统管道的安全、有效运营提供重要评判依据。本文介绍了一种基于电化学方法的核电站管道多功能腐蚀传感器,主要包括管道的腐蚀状态、腐蚀速率及管道保护度的腐蚀监检测装置、原理和实施方法。     

Stochastic process corrosion growth models for pipeline reliability

Linear random variable corrosion models are extensively employed in reliability analysis of pipelines. However, linear models grossly neglect well-known characteristics of the corrosion process. Herein, a non-linear model is proposed, where corrosion rate is represented as a Poisson square wave process. The resulting model represents inherent time-variability of corrosion growth, produces continuous growth and leads to mean growth at less-than-one power of time. Different corrosion models are adjusted to the same set of actual corrosion data for two inspections. The proposed non-linear random process corrosion growth model leads to the best fit to the data, while better representing problem physics.     

常用金属海水腐蚀数据管理及预测系统

使用Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ语言在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下编制了金属海水腐蚀数据管理和预测系统。该系统除包括数据浏览,录入,编辑等常用的管理功能外还具备关系型查询功能以及一定的预测功能。预测模块包括人工神经模型预测和灰色模型预测,使该系统不仅可查阅常用金属在我国典型海域的腐蚀行为,还能够预测材料的长期腐蚀速度及新材料在其它海域的腐蚀速度。     

核电站海水冷却系统的腐蚀与防腐蚀设计

针对滨海核电站海水冷却系统出现的腐蚀事件,讨论了核电站海水冷却系统防腐蚀设计的一些基础性问题,包括设计基准、选材、典型的防腐蚀措施、特殊设备的防腐蚀方案和相关的经验。讨论了因专用防腐蚀系统、设备或部件的老化、寿期及其失效带来的腐蚀风险。特别提到由于防腐蚀设计不足和施工带来的腐蚀问题。这些问题大多可以在设计和建造阶段解决。呼吁推广现有优秀防腐蚀设计方案。     

电化学噪声技术检测核电环境材料的腐蚀损伤

探讨和解决了电化学噪声技术在核电环境材料腐蚀损伤检测应用的关键问题,建立了基于零阻电流（ZRA）检测的SCC电化学噪声测试体系。采用小面积的Pt或表面热喷涂陶瓷涂层的工作电极材料作为对电极,研制适用于核电现场检测的多种电化学传感器。运用Compact RIO模块化仪器和设计制作的基于ZRA电路的电化学噪声测试模块,实现电位一电流噪声的同步测量和采集。成功研制出便携式核电材料损伤检测系统。应用研制的测试系统和电化学传感器研究了高温高压和动态水环境304不锈钢的电化学噪声谱特征。并初步实现了在役核电站辅助车间不锈钢管道表面直接腐蚀检测和钢厂动力锅炉连续排污管的现场腐蚀检测,取得了比较满意的结果。     

Applications for Zirconium and Columbium Alloys

Currently, zirconium and columbium are used in a wide range of applications, overlapping only in the field of corrosion control. As a construction material, zirconium is primarily used by the nuclear power industry. The use of zirconium in the chemical processing industry (CPI) is, however, increasing steadily. Columbium alloys are primarily applied as superconducting alloys for research particle accelerators and fusion generators as well as in magnetic resonance imaging for medical diagnosis.     

核电站不锈钢容器地脚螺栓的腐蚀防护

对核电站不锈钢容器地脚螺栓腐蚀失效案例的分析表明,电偶腐蚀、缝隙腐蚀及应力腐蚀是造成螺栓失效的主要原因。重申了相应的防腐蚀设计要求,结合该电站工程建设阶段的具体情况提出了相应的预防或防护措施。     

核电厂海水系统不锈钢焊接处腐蚀与防护

核电厂海水系统不锈钢焊接处是腐蚀失效的敏感部位,本文阐述了不锈钢焊接处的腐蚀机理,对核电厂海水系统不锈钢焊接选材设计、准备、实施和焊后处理过程中可能发生的腐蚀行为或存在的腐蚀隐患进行分析,并提出防护措施.     

核电站用不锈钢在液态Pb-Bi合金中的腐蚀行为研究进展

核电系统中,液态金属腐蚀问题是影响加速器驱动次临界系统(ADS)稳定服役的关键.概述了液态Pb-Bi合金和不锈钢在核电中的应用背景.在此基础上,重点综述了近年来常用不锈钢材料在液态Pb-Bi合金环境下的腐蚀行为,其中不锈钢在液态Pb-Bi合金中的腐蚀机制包括:(1)不锈钢中Ni元素在液态Pb-Bi合金中优先溶解而发生的...     

Online monitoring system for metallic components in underground laboratory

With the increasing application of nuclear energy in power industry, China has accumulated a large amount of high-level radioactive nuclear waste, which are characterized by high toxicity, high radioactivity, and long half-life. Improper disposal will cause great harm to human life and property. China has decided to establish an underground laboratory for geological disposal of high-level radioactive waste (HLW) in Beishan, Gansu Province, to study the scientific issues related to geological disposal of HLW. In this paper, an online monitoring system including two kinds of integrated inductance probe for the corrosion monitoring of metallic materials used in atmospheric or bentonite environment in Beishan underground laboratory was developed, and the reliability and accuracy of the system were studied. The results show that the system can satisfy the requirement of online monitoring of the corrosion rate of metallic materials, ambient temperature, resistivity, and humidity of bentonite in the underground laboratory for geological disposal of HLW in different environments.