基于PSO-SVM模型的油气管道内腐蚀速率预测

目的针对油气管道的运行安全问题,建立油气管道内腐蚀速率预测新模型,对管道的内腐蚀状况进行准确预测。方法首先对内腐蚀的原理进行简单分析,探讨引起管道内腐蚀的主要原因。对PSO(粒子群算法)、SVM(支持向量机)以及PSO-SVM模型的原理及结构进行探讨,结合文献中获取的管道内腐蚀数据,使用PSO算法对SVM算法的参数C和g进行寻优。在此基础上,对Sine函数、Sigmoidal函数和Radial basis函数三种核函数进行对比优选。最终将PSO-SVM模型与GA-SVM模型、CV-SVM模型、LS-SVM模型和FOA-SVM模型四种模型进行预测误差对比,以此证明PSO-SVM模型的先进性。结果当SVM算法的参数C=83.9243、g=0.6972,核函数选择Sine函数时,PSO-SVM模型的平均绝对误差和均方根误差最小,平均绝对误差和均方根误差分别为0.58%和0.000618,但是该模型在使用的过程中,其训练数据所使用的时间为11.26 s,与GA-SVM模型、CV-SVM模型、LS-SVM模型和FOA-SVM模型四种模型相比,其预测误差较小,但训练数据所使用的时间较长。结论利用PSO-SVM模型对油气管道内腐蚀速率进行预测是可行的,预测误差相对较小,但是由于受限于数据训练速度问题,今后仍需要对该领域进行深入研究。     

应用灰色组合模型预测管道的腐蚀速率

将灰色系统理论与时间序列分析方法结合,建立灰色组合模型。引入Box-Jenkins模型,对随机性成分建模。应用灰色组合模型预测管道腐蚀速率的变化趋势,通过实例分析,检验了该模型的预测效果,并与其它几种方法比较,得出其精度非常高的结论。     

利用灰色理论预测注水管道腐蚀速率的变化趋势

针对注水管道中腐蚀速率和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系，提出了利用灰色理论对腐蚀速率进行有效预测，同时为提高预测精度，对标准的GM（1，1）模型进行了合理改进，提出了4种改进方法：改进背景值、考虑初始点影响、灰色理论和BP神经网络相结合（简称灰色神经网络）以及灰色理论和遗传算法（简称灰色遗传算法）相结合等。通过示例表明，经过改进后的4种方法预测精度都有所提高，特别是灰色理论和神经网络结合、灰色理论和遗传算法相结合预测得到的腐蚀速率和实测值能较好吻合，预测精度最高；因此可以运用这两种改进方法较准确地预测腐蚀速率随着时间的变化趋势。     

基于灰色组合模型的管道腐蚀速率预测

将灰色系统理论、人工神经网络及时间序列分析方法相结合,建立灰色组合模型,通过对腐蚀速率测量数据序列的趋势性、周期性及随机性成分分别建模,从而实现对腐蚀速率的预测.实例表明,灰色组合模型的预测精度高于其它几种预测方法,具有推广价值.     

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BP神经网络的管道腐蚀速率预测

本文将采用BP神经网络技术,以压力、温度、流速、含硫量和酸值作为输入参数,以管道内腐蚀速率作为输出参数,建立了输油管道的腐蚀速率预测模型。计算结果表明,该模型具有较好的预测精度,模拟出的腐蚀速率与实测值能较好的吻合,并且能够反映各因素与腐蚀速率之间的关系。     

基于循环神经网络的腐蚀速率预测

采用循环神经网络(RNN)对腐蚀探针的监测数据(90%)进行训练,建立了管道腐蚀速率预测模型,并利用剩余的10%监测数据对模型的有效性进行了验证。结果表明：基于RNN建立的腐蚀速率预测模型能准确地预测出管道的腐蚀速率,预测值与监测数据的均方误差为0.008%,该方法可以为管道的腐蚀监测提供预警信息。     

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。     

含油集输管道CO2腐蚀速率预测的研究进展

在一定条件下,腐蚀介质中含油对集输管道CO2腐蚀行为有一定的缓蚀作用,是否考虑油品的润湿性和腐蚀产物膜,已成为各个不同CO2腐蚀预测模型的最大的差别.介绍了已有的CO2腐蚀速率预测模型及其考虑的因素;在此基础上,从经验模型、半经验模型、机理模型及神经网络模型四个方面系统地总结了近年来考虑含油影响的CO2腐蚀速率预测研究的进展,并提出了现存的一些问题和今后的研究方向.     

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...     

核电厂的电偶腐蚀

通过对国内某核电站设备发生的电偶腐蚀失效案例,分析引起电偶腐蚀发生的原因,以及采取的有效措施,最后对核电站电偶腐蚀提出腐蚀控制方法。     

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。     

CO_2腐蚀速率半经验预测模型研究

以Nesic机制为基础,建立了新的腐蚀速率预测模型,着重考虑了离子在流体边界层和腐蚀产物膜中的传质速率,提出了腐蚀产物膜因子的实验确定方法.进一步,通过高温高压CO2腐蚀的实验,给出了从具体实验结果来分析和确定腐蚀产物膜影响因子的技术.分析了矿化度对腐蚀速率的影响规律,结果表明模型与实际情况符合良好.     

核电厂设备典型腐蚀损伤及其防护技术

介绍了核电厂设备防腐蚀设计情况及其特点。选取核电厂设备材料的典型腐蚀损伤案例并论述其失效模式及根本原因。基于设备可靠性理论从固有可靠性和使用可靠性角度对核电材料标准、核电设备防腐蚀设计、设备制造和使用等方面进行讨论;对核电厂设备防腐蚀技术提出了改进意见。     

核电厂典型腐蚀探讨

本文主要介绍了核电厂存在的典型腐蚀类型,阐述了腐蚀发生的机理及其特征。针对核电厂发生的典型腐蚀事例,提出了核电厂在腐蚀防护方面的应对措施,为在建及正在服役的核电厂腐蚀防护工作提供参考与借鉴。     

基于ISOA−KELM的风机叶片腐蚀速率预测

目的 针对风机运行安全问题,建立风机叶片表面腐蚀速率预测模型,实现对风机叶片安全的预警。方法 对风机叶片腐蚀的原理进行分析,探讨复合材料的腐蚀机理,根据现场实测的数据对叶片表面腐蚀速率进行预测。针对海鸥算法(SOA)易陷入局部最优的问题提出了相应的改进方案,采用logistics混沌映射取代了随机选取海鸥初始位置的方式,提高海鸥初始位置的质量;在海鸥位置更新方式中引入了Levy飞行策略,使得海鸥算法有更强的全局搜索能力;采用Metropolis准则,使处于较差位置的海鸥个体也有一定概率被接受,以提高种群多样性。将改进的海鸥算法用于对核极限学习机(KELM)参数的寻优,建立ISOA?KELM风机叶片表面腐蚀速率预测模型。对该模型进行实验,并与SOA?KELM、PSO?KELM、GA?KELM进行预测误差对比。结果 使用ISOA优化KELM提升了KELM的预测精度,获得的平均绝对误差(MAE)为0.457、均方误差(MSE)为0.280、确定系数(R?square)为0.959,均优于SOA?KELM、PSO?KELM、GA?KELM对比模型。结论 用ISOA?KLEM模型建立的风机叶片表面腐蚀速率模型具有更高的预测精度,基于相关环境数据预测的腐蚀速率对风电场的维修计划具有良好的指导作用。