BP神经网络模型在管道腐蚀风险智能预测中的应用

通过对5种常见管道腐蚀风险预测方法的适用范围、可靠性和经济性进行比选,确定出了适用于塔河油田的腐蚀风险预测方法.借助遗传算法对经典BP神经网络算法进行了优化,有效提高了BP神经网络的准确性和可靠性.建立了基于改进神经网络模型的管道腐蚀速率计算方法,根据腐蚀速率对管道腐蚀程度进行风险分级,结合塔河油田管道类型、H2 S含...     

基于PCA-WNN模型的油田回注水管道腐蚀速率预测

针对油田回注水管道的腐蚀问题,对引起回注水管道腐蚀的相关因素进行系统分析,建立PCA-WNN模型,使用PCA (主成分分析)算法对回注水管道腐蚀影响因素进行优选,使用WNN (小波神经网络)算法对回注水管道的腐蚀速率进行预测,将预测结果与实际腐蚀速率、PCA-BP神经网络和PCA-GM (1, m)模型的预测结果进行对比,并计算每种算法预测结果的平均绝对误差和数据训练时间,以此验证该模型应用的可行性。研究表明:管道内涂层完好性和CO_2含量对管道腐蚀速率的影响较大,而回注水压力对管道腐蚀速率的影响较小;PCAWNN模型预测结果的平均绝对误差仅为1.35%,远小于其他两个模型预测的平均绝对误差,模型学习时间仅为2.39 s,远小于其他两个模型的学习时间,证明该模型可用于油田回注水管道腐蚀速率预测。     

基于遗传算法SVM的海洋环境腐蚀速率预测

建立海洋环境腐蚀速率预测模型,为深海海底管道腐蚀失效风险预测提供参考,构建管道腐蚀失效预警体系。以海洋挂片腐蚀速率测量试验数据作为支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的训练样本,SVM的关键参数经过遗传算法优化,从而解决BP神经网络等机器学习方法需要大量训练样本的问题。基于遗传算法SVM的海洋环境腐蚀速率预测模型,与人工神经网络腐蚀速率预测模型对比,可以有效降低预测误差,为深海海底管道腐蚀失效风险预测提供更为可靠的腐蚀缺陷几何参数数据,为海底管道风险预警体系的建立提供准确的数据参考依据。通过实例计算与试验数据的对比验证,证明该方法的适用性和可靠性。     

统计学习理论在预测注水管道腐蚀速率中的研究与应用

支持向量机是在统计学习理论的基础上发展而来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。文章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,在注水管道腐蚀速率预测研究中引入基于统计学习理论的支持向量机算法,研究了胜利油田某实验区注水水质腐蚀的影响因素,并应用LibSVM软件建立了注水管道腐蚀速率预测模型,从而提供了一种注水管道腐蚀速率预测新方法。实际应用结果表明,用支持向量机算法进行注水管道腐蚀速率的预测在样本有限的情况下具有明显的优势。     

基于BP神经网络的腐蚀管道可靠性分析

利用BP人工神经网络算法建立基于BP神经网络腐蚀管道失效预测模型。通过BP神经网络拟合极限状态方程,借助神经网络的函数映射关系产生大量的极限状态函数值,作为下一步的分析数据。采用蒙特卡洛法随机抽样的思路,对大范围的数据进行概率分析,通过概率分析得到极限状态函数值的均值和标准差,求得腐蚀管道可靠性指标,解决了腐蚀管道的可靠性分析问题。     

用改进的BP神经网络评判管道的腐蚀类型

用BP神经网络分析评判管道的腐蚀类型,可以避开寻找各种因素对腐蚀类型影响规律的难题,方便准确地分析评判出管道的腐蚀类型,但是传统的BP神经网络存在收敛速度较慢和容易陷入局部极小点两个问题,为此文章提出了将传统的BP神经网络与共轭梯度优化算法相结合,以优化网络权值和阈值的计算,同时确定了相应的计算方法。将改进后的BP神经网络应用到管道腐蚀类型的评判中,取得了良好的效果。计算结果表明,改进后的BP神经网络具有更好的学习能力,可以在更少的迭代次数和时间内,得到高精度的输出结果。     

基于数值优化的改进 BP 算法用于长输油气管道失效压力预测

利用人工神经网络自组织、自学习和非线性映射的特性,对在役长输油气管道失效压力进行了预测。通过敏感性分析确定了长输油气管道失效压力的影响因素并且采用数值优化的方法对传统BP算法进行改进,得到了基于数值优化的改进BP算法,进而对网络进行训练。实际预测结果表明,基于数值优化算法的BP网络在满足工程需要的前提下,能够很好地预测长输油气管道的失效压力。     

基于BP神经网络的油气管道环焊缝失效风险预测系统研究

油气管道输送是国民经济基础设施的重要组成部分,随着其腐蚀现象愈发严重,必须对腐蚀管道的失效压力进行预测。针对腐蚀管道失效压力精确预测的问题,提出一种基于神经网络的预测方法。根据不同的腐蚀管道爆破试验数据,分析、筛选出对于管道失效压力影响较大的因素;构建一种环焊缝失效预测BP模型,随机选择训练集数据分为高、中、低三组放入神经网络进行训练;在BP神经网络经过大量训练后,使其用于管道失效压力的预测。通过实例验证表明:基于BP神经网络的训练模型在隐含层为12时预测精度最高,达到了93.8%,相比其他方法有着较高的准确率,证明本预测模型更优的拟合度与预测精度,适用于腐蚀管道失效压力的预测。     

注水管道内腐蚀影响因素分析的新方法——二层改进遗传神经网络法和灰色关联分析法

将遗传算法和传统的BP神经网络有机结合起来,提出了一种对注水管道水质腐蚀影响因素进行大小排序的新方法,即二层改进遗传神经网络法。对某实验区注水水质腐蚀的影响因素进行示例分析,结果表明,二层改进遗传神经网络法得到的影响因素排序结果比灰色关联得到的排序准确一些,更能反映腐蚀的实际情况。提出的二层改进遗传神经网络法和灰色关联分析法具有相同的应用范围。该试验区注水水质的主要影响因素排序为:溶解氧(0.877)>pH值(0.856)>SRB(0.84)>温度(0.811)>压力(0.78)>CO_2(0.76)>流速(0.736)>0.7。     

注水管道内腐蚀影响因素分析的新方法——二层改进遗传神经网络法和灰色关联分析法

将遗传算法和传统的BP神经网络有机结合起来,提出了一种对注水管道水质腐蚀影响因素进行大小排序的新方法,即二层改进遗传神经网络法.对某实验区注水水质腐蚀的影响因素进行示例分析,结果表明,二层改进遗传神经网络法得到的影响因素排序结果比灰色关联得到的排序准确一些,更能反映腐蚀的实际情况.提出的二层改进遗传神经网络法和灰色关联分析法具有相同的应用范围.该试验区注水水质的主要影响因素排序为溶解氧(0.877)＞pH值(0.856)＞SRB(0.84)＞温度(0.811)＞压力(0.78)＞CO2(0.76)＞流速(0.736)＞0.7.     

应用PCA和BP神经网络预测采出水对C20钢的腐蚀速率

分析了气田采出水水质及挂片试验水样对管线钢的腐蚀速率。利用BP神经网络建立了C20钢材的腐蚀速率预测模型。通过改变网络输入参数、隐层节点数对模型进行优化,发现在样本数目一定的情况下,仅通过改变网络结构难以进一步减小输出误差。采用PCA(主成分分析法),用6个主成分代替了原来大量的水质指标作为网络输入,有效地降低了网络输出的误差。结果表明,采用水质指标的主成分分析与BP神经网络可以建立较准确的C20钢腐蚀速率预测模型。     

基于改进神经网络的渗透率预测方法

由于传统BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小值等不足,文中对其进行了改进。在Kozeny-Carman方程和杨正明研究的基础上,借助于MATLAB神经网络工具箱,建立了预测岩石渗透率的3层前馈型BP神经网络模型。对改进的神经网络模型进行的仿真训练结果表明:改进模型具有更快的收敛速度和更高的精度,模型预测值与实验室测试值的一致性比较好,其相对误差小于10%,完全能够满足现场精度要求。     

基于ICS-GRNN的油气管道剩余强度预测技术

为提高腐蚀管道剩余强度的预测精度,深入分析影响管道剩余强度的主要因素,通过广义回归神经网络（GRNN）对剩余强度进行有效预测,采用改进的布谷鸟搜索算法（ICS）对光滑因子进行寻优,建立了基于ICS-GRNN的管道剩余强度预测模型,并与其他模型进行了对比。结果表明,ICS算法较CS算法提前88次迭代达到收敛条件,具有更快的迭代速度;ICS-GRNN模型的平均相对误差和希尔不等系数均最小,分别为1.92%和0.43,与其他模型相比,预测精度和鲁棒性最好,预测时间最短。研究结果可为进一步确定腐蚀管道的后续承载力和服役状态提供参考。     

基于组合模型的油气管道腐蚀速率预测

对预测管道腐蚀速率的2种主要方法——灰色预测方法和神经网络方法的优缺点进行分析,在此基础上,提出一种基于双改进的复合灰色神经网络预测方法。该算法总体思路为:首先计算灰色预测样本和真实值之间的残差,其次将残差作为神经网络的输入样本进行训练,然后利用马尔柯夫过程对预测残差进行修正,得到1组最终修正残差,最后根据灰色预测值和最终修正残差确定下一时刻数据的预测值。通过实例应用,并与相关文献结果进行比较,结果表明,基于双改进的灰色神经网络组合预测模型预测精度更高。     

基于FOA-SVM模型的油田采出液管道结垢趋势预测

针对油田采出液管道的钙镁无机盐结垢趋势问题,建立了FOA-SVM模型,使用新疆油田实验和测算得到了136组管道结垢趋势及影响因素数据,利用其中的116组数据对模型进行训练,对剩余的20组数据进行预测,并将预测结果与BP神经网络模型、CV-SVM模型以及LS-SVM模型进行对比,以此验证FOA-SVM模型在该领域应用的先进性。研究表明:影响采出液管道结垢趋势的相关因素较多,这是制约结垢趋势预测准确度的主要原因;应用FOA-SVM模型对结垢趋势进行预测,预测结果的误差小于其他预测模型,模型训练时间为2.68 s,仅略高于BP神经网络模型,证明FOA-SVM模型应用于管道结垢量预测具有很强的先进性。     

南海番禺气田海底管线内腐蚀评价与预测

通过对海底管线天然气中腐蚀性气体含量、残留水的矿化度、盐含量和总铁离子含量分析发现：南海HZ21-1平台至珠海陆地终端的海底管线存在一定的内腐蚀倾向；利用美国OLI公司的Corrosion Analyzer腐蚀预测软件对海底管线的内腐蚀倾向进行了预测，预测结果表明：海底管线的腐蚀速率随温度的升高而增加，随输送压力的升高而增加，腐蚀速率受温度的影响较大，受压力的影响较小，腐蚀速率预测值均小于0．0764mm／a，属于轻微腐蚀。     

基于小波神经网络的地面集输管道结垢预测研究

小波神经网络是将小波分析和神经网络理论结合起来的一种神经网络,它克服了传统BP神经网络收敛速度慢、学习效率低的缺陷,可以更快、更准确的对一些非线性问题进行研究。文章介绍了小波神经网络的结构、计算与预测的过程。将小波神经网络技术应用于某油田地面集输系统结垢程度的预测研究,其预测结果与实测值相当接近,取得了良好的效果。     

基于BP神经网络的高含硫油井硫化物应力腐蚀预测

基于BP神经网络技术具有较强的收敛性及自适应、自组织学习能力、较好的容错性,并行处理强、识别预测迅速准确、稳健性好的特点,以高含硫油井在含水2.4%~19.0%之间的实际硫化物应力腐蚀(SSC)速率作为训练样本,应用BP网络进行训练,达到精度要求后,对原样本进行回判模拟,再对只知输入信息而输出信息未知的样本进行预测。证明BP神经网络技术能够正确地预测高含硫油井的SSC,且精度高于GM(1,1)预测结果。其预测结果可用来指导油田的开发生产。     

BP神经网络预测石化塔顶系统腐蚀的应用研究

塔设备是石化企业一个非常重要的系统,塔设备的腐蚀问题十分严峻。根据某石化企业分馏塔塔顶系统的腐蚀监测数据,探讨利用BP神经网络建立腐蚀预测模型解决石化塔设备在腐蚀过程中产生的问题。本文分别使用min-max和z-score标准化方法对腐蚀监测数据进行处理,比较两种方法对腐蚀预测结果精度的影响;并且分析训练样本个数变化对腐蚀预测模型预测结果产生的影响。结果显示:利用BP神经网络建立的腐蚀预测模型可以为炼油厂的腐蚀控制提供依据;使用min-max标准化方法处理的数据,能够得到更高的预测精度;当训练样本超过20时,模型预测结果的精度和稳定性均较好。