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。     

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。     

油气田中CO2腐蚀的预测模型

综述了油气田中CO2腐蚀速率的预测模型．关于CO2腐蚀速率的预测模型主要包括经验模型(Empirical models)，半经验模型(Semi—empirical models)和机理模型(Mechanistic models)三类．经验模型是根据实验室和油气田现场腐蚀数据建立的预测模型，这类模型比较简洁，与现场的试验数据吻合较好．半经验模型先根据腐蚀过程中的化学、电化学过程和介质的传输过程建立腐蚀速率相关的动力学模型，然后利用实验室数据以及现场数据确定各因素的影响因子．机理模型主要是应用腐蚀热力学、动力学以及物质扩散动力学，基于CO2腐蚀机理建立腐蚀速率的预测模型．由于CO2腐蚀的影响因素很多，腐蚀机理异常复杂，要建立准确、普适的预测模型较为困难．目前这三类预测模型均存在一定的不完善性，应对其进行更深入的研究和改进．     

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。     

基于数据融合的核动力管道腐蚀速率预测研究

在分析了数据融合技术的基础上,建立了基于数据融合的腐蚀速率预测模型,并对核动力管道的腐蚀速率进行预测.结果表明,利用数据融合技术对腐蚀速率进行预测所得到的结果是有效的,且精度比单一预测模型高,同时所得的预测结果对核动力管道的维护具有一定的指导意义.     

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。     

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。     

基于优化随机森林的H2S腐蚀产物类型及腐蚀速率预测

目的研究H2S环境下碳钢腐蚀产物类型及失重腐蚀速率预测模型,为含硫油气田管道腐蚀防护设计与选材提供依据。方法整合H2S腐蚀模拟实验数据,采用随机森林算法对各腐蚀因素重要性进行排序,一方面以腐蚀产物类型为输出量,通过随机森林分类算法建立硫铁腐蚀产物类别预测模型,另一方面以腐蚀速率为输出量,通过随机森林回归算法建立腐蚀速率预测模型,并与其他模型进行比较。运用网格搜索方法对各类算法的超参数进行优选,以提高预测可靠性。结果随机森林算法得出的影响H2S腐蚀产物类型的因素重要性排序为:H2S分压、温度、pH值、实验周期、总压、CO2分压。基于网格搜索优化的随机森林分类模型交叉验证得分超过0.9,f1得分达到0.96,优于其他三种常用分类模型。采用网格搜索优化的随机森林回归模型预测结果与实际值的均方误差为0.86%。相关系数R值为0.979,优于其他两个回归模型。结论网格搜索优化后的随机森林分类、回归模型对含H2S复杂环境下的碳钢腐蚀产物类型及腐蚀速率预测准确性较高,能够为油气田管道腐蚀防护提供参考。     

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...     

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GRA-IFA-LSSVM模型的气田集输管道内腐蚀速率预测

针对气田集输管道的腐蚀问题,提出了一种基于GRA-IFA-LSSVM组合模型的内腐蚀速率预测算法。对GRA(灰色关联分析)模型、IFA(改进萤火虫)模型以及LSSVM(最小二乘支持向量机)模型理论进行了介绍,提出了组合模型的组合流程以及组合模型的评价指标;以我国某气田集输管道为例,对GRA-IFA-LSSVM组合模型的预测精度进行验证,同时,将其预测精度与其他常见预测模型的精度进行了对比。结果表明：温度、H₂S含量、CO₂含量、pH以及流速属于影响气田集输管道腐蚀的重要因素;使用GRA-IFA-LSSVM组合模型对气田集输管道内腐蚀速率进行预测时,其平均绝对误差为1.946%,均方根误差为1.496%,可决系数为97.53%,该组合模型的三项评价指标均小于其他常见预测模型。GRA-IFA-LSSVM组合模型对气田集输管道进行内腐蚀速率预测具有很强的准确性、鲁棒性及先进性,可以为气田集输管道的保护提供数据支持。     

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。     

基于主成分和粒子群优化支持向量机的管道内腐蚀预测

目的研究输油金属管道内腐蚀预测模型,以改善管道维修策略和提高使用期限。方法分析输油管道内腐蚀原因,归纳腐蚀因素,采用主成分分析法对腐蚀因素进行优选,摒弃相关联但腐蚀贡献率较低的因素,以最大化表征腐蚀原因及减少不必要的处理过程。将贡献率较大的腐蚀因素作为支持向量机预测模型的输入变量,以腐蚀率作为目标输出,建立管道腐蚀预测模型。针对支持向量机参数选取问题,应用鲶鱼粒子群算法进行寻优,以提高预测精度。以20#钢管为例进行了模型验证,并与其他预测模型进行了对比和分析。结果主成分分析筛选得到的管道内腐蚀的主要因素有:H_2S、CO_2、Cl~-、酸碱值、压力、介质温度、流速。通过鲶鱼粒子群算法改进的支持向量机模型的预测与实际值的平均相对误差为2.82%,相关性系数值为0.9955,均优于其他三种预测模型。结论金属管道的内腐蚀由多个腐蚀因素共同作用形成,采用主成分和粒子群优化的支持向量机模型能够精确预测内腐蚀率,对金属管道维修和管理的借鉴性高。     

基于CART的长输管道腐蚀速率计算方法

管道腐蚀速率评估是管道完整性管理的重要部分,为了得到比较准确的管道腐蚀速率,利用连续两轮内检测(ILI)的数据计算管道局部腐蚀速率,以局部腐蚀速率为依据,采用分类与回归树(CART)将管道划分为若干管段,通过对管段腐蚀速率的评估,建立管道腐蚀速率计算模型,并结合工程实例,比较分析了局部腐蚀速率、管段最大腐蚀速率、管线最大腐蚀速率对制定维修计划的影响。结果表明：该模型确定了腐蚀最严重的管段为1、6、12、25、38号管段,便于业主对这些管段进行重点监测和维护,并检查相关防腐蚀设施的有效性;基于CART管道划分的管段最大腐蚀速率方法最适用于作为管道评估腐蚀速率,该方法在确保管道安全的前提下,既能很好地表征各管段的腐蚀速率,又能防止管道的过度维修。     

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.     

油气田CO2腐蚀典型预测模型的比较及探究

CO2腐蚀速率预测模型的建立对于海油工程设计以及安全生产具有重要的意义.本文综述了油气田中CO2腐蚀速率预测模型,并且针对几种典型的、应用较广的模型进行了对比分析,得出了各个模型的长处和短处,指出了在腐蚀预测应用中应该如何综合利用这些模型以达到最优化设计的目的.最后对于建立符合中国海油工程设计的CO2腐蚀速率预测模型进行了初步的探究.     

油气开发中的CO2腐蚀

综述了油气开发中的CO2腐蚀特点、机理及预测模型.CO2腐蚀是一种典型的局部 腐蚀，腐蚀产物(FeCO3)或结垢产物(CaCO3)在钢铁表面不同的区域覆盖度不同.不同覆 盖度的区域之间形成了具有很强自催化特性的腐蚀电偶，CO2的局部腐蚀就是这种腐蚀电 偶作用的结果.建立CO2腐蚀速率预测模型对于油井管和集输管线的抗腐蚀设计具有重要 意义.     

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。