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。     

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。     

输气管道腐蚀速率的BP神经网络组合预测方法

根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色模型、多项式回归模型组合的输气管道腐蚀速率预测模型.此组合模型将最佳组合权重隐含在网络的连接权中,兼具灰色预测、回归预测和神经网络预测的优点,克服了原始数据少,数据波动大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性,在客观地反映输气管道腐蚀速率变化趋势方面具有一定的优势.通过实例分析,表明预测值与实际结果有很好的一致性.     

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。     

基于遗传算法优化BP神经网络预测CO_2/H_2S环境中套管钢的腐蚀速率

基于CO_2/H_2S共存腐蚀环境的复杂性、危险性,以及两者协同与竞争效应的不确定等原因,套管钢在CO_2/H_2S共存腐蚀环境中腐蚀速率测试存在试验时间长、误差较大且存在不安全隐患等缺陷,现有的单一腐蚀速率预测模型不能满足这方面的研究。利用建立的遗传算法优化BP神经网络模型分别对不同温度、不同CO_2分压和不同H_2S分压条件下套管钢的腐蚀速率进行预测。与单纯的BP神经网络模型预测相比,遗传算法优化BP神经网络训练收敛速率有所增加,预测效果得到改善;遗传算法优化BP神经网络预测值与实测值吻合较好,此预测模型可靠性很强;该方法为我国高酸性气田开发中快速获取腐蚀速率数值提供了一条新的思路。     

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.     

基于多相流模拟的大牛地气田集输管道腐蚀速率预测

针对大牛地气田集输管道面临的腐蚀问题,通过OLGA软件中内置的Norsok 506模型和De Warrd95模型对气田内某集输管道开展腐蚀速率预测研究,并结合挂片监测速率、管道倾角、流型和持液率对模拟结果进行分析。结果表明,Norsok M506模型模拟全线平均腐蚀速率为0.105828mm/a,与2022年现场挂片监测腐蚀速率的相对误差为17.36%,且该模型模拟结果与管道倾角、流型和持液率作用规律吻合。     

神经网络在预测高温高压环境中油管钢腐蚀速率的应用

简要综述了神经网络的发展概况及相关理论，并利用 Matlab软件中的神经网络工具箱成功地建立了预测油管钢腐蚀速率的神经网络模型，实践证明神经网络预测结果与实验值吻合较好.最后通过现场实验数据检验了神经网络的泛化能力，表明其预测结果与现场实验结果相近.     

BP神经网络预测碳钢在油田水介质中的腐蚀速率

在实验室进行碳钢在油田模拟水溶液中仿真模拟试验,得到影响油田水腐蚀的各因素与碳钢腐蚀速率间的关系,利用神经网络方法对试验结果进行分析,计算结果表明训练的网络能够较好地对油田水介质的腐蚀性进行预测.     

基于神经网络模型的海南变电站接地网Q235钢腐蚀率预测

运用MATLAB软件在土壤腐蚀等级评价指标上随机生成了2 000组训练样本和200组测试样本来增强网络的鲁棒性(抗变换性)和样本识别准确性,找出了适合BP和RBF神经网络模型的结构参数,构建出了性能和稳定性都较好的BP和RBF神经网络模型。用现场采集的海南省变电站土壤腐蚀相关数据分别对已建并训练的BP和RBF神经网络模型进行检验,并用这两种模型对变电站接地网普遍使用的Q235钢的腐蚀速率进行了预测。结果表明:两种模型预测的准确率均在95%以上;BP神经网络模型在结构和运算方面比RBF神经网络模型好,但需要设定的参数多、较繁琐,而RBF神经网络模型只需设定Spread值,较简单,且RBF神经网络模型在训练精度和泛化能力方面均优于BP神经网络模型。     

基于BP神经网络的油气长输管道失效概率预测

油气长输管道风险评价是保障油气管道安全的重要技术之一,而油气长输管道风险评价的核心内容是定量确定管道的失效概率,因此,油气管道失效概率值的准确性会极大地影响到定量风险评价结果的合理性和适用性。目前,国内外均没有建立管道失效概率计算的数学模型,其预测多是依靠现代数学分析中的预测方法如：层次分析法、故障树分析方法和概率统计方法等。人工神经网络是以大量的具有相同结构的简单单元的连接来模拟人类大脑的结构和思维方式的一种可实现的物理系统或计算机模拟系统。本文将神经网络技术中常用的BP神经网络技术运用到油气长输管道失效概率预测中,依靠其强大的非线性映射关系,在输入、输出关系完全未知的情况下映射出输入、输出的非线性关系,从而建立基于故障树失效因素作为输入而管道失效概率作为输出的预测模型。     

基于BP人工神经网络模型的激光焊缝宽度预测方法

激光焊缝宽度是考核激光拼焊板质量的重要指标之一,直接影响到拼焊板的成形性能.因此,通过对激光焊缝宽度进行预测可以达到焊接工艺参数优化的目的,以提高拼焊板的焊接质量与成形性能.本文利用BP人工神经网络技术建立了焊缝宽度预测模型,该模型可以实现对焊缝宽度的有效预测,预测精度达到96%以上,具有较好的工业实用价值.     

基于神经网络的磨削工艺参数智能预测模型

磨削参数的合理选择对于磨削加工过程有着重要的影响,将人工智能运用到磨削工艺参数的选择过程中是现代发展的一个新趋势.在分析现有的智能算法后,提出了一种利用BP神经网络模型来确定磨削参数的方法.在该方法中综合考虑影响磨削加工的因素,把它们列为神经网络系统的输入参数,并对输入参数进行编码;同时也对输出参数(砂轮速度、工件速度、磨削深度、磨削进给速度)进行了归一化处理以适应神经网络的学习.采用循环算法比较得出隐层的最优神经元个数,从而最终建立了磨削参数智能预测模型,并利用Matlab进行仿真预测,仿真结果表明该预测模型准确率很高,能为磨削参数的选择提供可靠数据.     

基于BP神经网络的T91钢蠕变行为预测研究

基于BP神经网络的理论,建立了多应力水平下T91钢蠕变速率预测模型.通过实验采集到了相关实验结果,利用建立的BP神经网络模型,对实验结果数据进行训练.结果表明:模拟结果与实测结果吻合良好,预测精度很高;采用BP神经网络法可为研究T91钢蠕变行为提供一条可行方法,根据该模型可改善材料的工艺.     

基于BP神经网络的TA15钛合金热变形工艺-性能预报

将经过热约束变形的TA15钛合金进行力学性能测试,获得了工艺(温度、应变、应变速率及冷却方式)、性能(抗拉强度、延伸率)参数数据,利用BP人工神经网络建立起其间的关系网络模型.研究表明:所建立的网络可以很好地反映出本材料的工艺-性能之间的关系并且具有一定的精度,网络模型可以用来预测不同变形条件下TA15钛合金的性能.     

基于BP神经网络的轮胎模具微铣削能耗预测

针对子午线轮胎模具微铣削加工过程中能耗计算问题,以主轴转速、每齿进给量、切削深度3个重要铣削参数作为变量,设计轮胎模具微铣削加工能耗实验.根据实验数据构建基于BP神经网络的微铣削能耗预测模型.通过改进预测模型的激活函数,提高模型的预测精度.结果表明:所提的预测模型有效,可以实现不同铣削参数组合下的能耗预测.