基于KPCA-BAS-GRNN的埋地管道外腐蚀速率预测

目的 提高埋地管道外腐蚀速率的预测精度。方法 建立基于核主成分分析法（KPCA）和天牛须搜索（BAS）算法优化的广义回归神经网络（GRNN）腐蚀速率预测模型,通过KPCA对原始数据进行预处理,提取影响管道外腐蚀的主要因素,应用GRNN建立埋地管道外腐蚀速率预测的数学模型,并采用BAS算法对模型进行优化,减小了人为设置参数的影响。以川气东送埋地管段为例,分析选取出12种关键影响因素,建立了埋地管道外腐蚀指标体系,借助MATLAB-R2014a编写程序进行仿真,并与实际值进行对比。结果 模型的预测结果与实际值基本一致,KPCA可有效降低指标体系的维度,提取出包含原始信息97.9%的3个主因素—土壤电阻率、氧化还原电位、氯离子含量,简化了运算过程。采用的BAS-GRNN模型将预测精度提高到7.83%以内,平均相对误差5.21%,决定系数取值0.93。与其他模型相比,该模型性能较好,预测精度更高。结论 采用KPCA提取的主要影响因素符合工程实际,建立的BAS-GRNN模型预测精度高,有较好的适应性,为埋地管道外腐蚀速率预测提供了新思路,对管道的维护更新工作提供了参考依据。     

埋地管道断裂失效分析与剩余寿命预测

某段埋地管道发生断裂泄漏.通过对管道断口宏观和微观观察、材料化学成分分析、显微组织观察、力学性能试验和应力分析,找出了管道断裂失效的原因,并对管道进行修复后剩余寿命预测.分析结果表明:由于管道存在焊接缺陷,导致埋地管道焊缝的有效承载面积降低,当地面沉降或路面载荷高于管道焊缝的承载能力时,管道焊缝处发生脆性断裂.在只考虑...     

基于Gumbel极值I型分布埋地油气管道的剩余寿命预测

基于Gumbel极值I型分布,对在线检测原始数据进行处理,建立油气管道最大腐蚀深度预测模型,确定整条油气腐蚀管道可能存在的最大腐蚀深度;以此建立管道剩余壁厚模型,来预测油气管道的剩余寿命;最后以国内的某一管道为例,将该模型应用于整条管道的剩余寿命预测中,预测结果为19.95 a,表明该方法预测的结果是合理的。     

基于VB/GM(1,1)模型的腐蚀管道剩余寿命预测分析

腐蚀管道剩余寿命预测是管道完整性及安全性评价的重要组成部分。针对开展管道剩余寿命预测没有分析软件的情况,本文以灰色理论GM(1,1)模型为基础,利用VB编写管道剩余寿命预测程序。输入原始腐蚀值可得到预测值、精度检验等级等数据;输入任意两个年份的腐蚀测量数据,得到平均腐蚀速率。程序界面整洁,操作方便,是进行腐蚀管道剩余寿命预测分析的有效工具,为管道腐蚀检测周期确定提供理论依据。     

基于灰色GM（1，1）模型埋地金属管道腐蚀速率预测

本文针对历年来某条埋地管道腐蚀速率变化较大的特点,运用具有适用性广,预测准确率高等优点的灰色系统预测模型及灰色GM（1,1）模型对其腐蚀速率进行预测,并对模型精度进行了分析和检验。建立的GM（1,1）模型经拟合精度检验（C=0．1340,P=1．00）,模型判为优,预测精度高,能达到预测要求。最后,验证了灰色GM（1,1）模型用于埋地管道腐蚀趋势的可行性及有效性。     

埋地管道腐蚀的快速测量法

评价阴极保护系统的有效性是非常重要的，通常推荐用地下构筑物对地的极化电位为-850mV(Cu／CuSO4)来判定。但在某些情况下，常规的断电电位测量是不可能或不准确的。用腐蚀试片可解决简单断电电位测量问题，但所有这些方法只能用断电电位测量阴极保护的有效性，不能测定阴极保护构筑物的真实腐蚀速率。本文介绍一种能直接测量土壤中腐蚀速率的埋地腐蚀电极。该腐蚀电极被固定在管道附近，通过阴极保护断开和接通循环，周期性与管道的阴极保护系统连接，可以高分辨率、高精度地测量土壤腐蚀性，并由阴极保护系统的有效性来控制。     

油气管道的低周腐蚀疲劳研究及剩余寿命预测

针对在役管道严重的腐蚀疲劳倾向性,比较前人相关的研究方法,提出了一种以大试样(480 mm×38mm×12 mm)纯弯曲来研究低周腐蚀疲劳的新方法.以"西气东输"输气用螺旋焊管(X70)为研究对象在两种腐蚀环境下(大气、3%NaCl水溶液)进行了验证实验,并在实验基础上建立了裂纹扩展速率的经验公式dl-dN=a b·ln(p·△K)并确定了常数a、b.根据实验获得的数据结合计算软件Maple估算了两种腐蚀环境下构件的剩余使用寿命,获得的三维关系图对解决实际问题具有指导意义.     

埋地金属管道腐蚀防护探讨

管道是油田地面生产中的最常用运输方式,主要承担油田石油、水、天然气等资源的运输工作,常见的管道材质分为两种,金属管道和非金属管道,其中金属管道的应用十分广泛,承担的油田大部分的运输工作。油田运输的介质往往存在较强的腐蚀性,和金属管道发生不同类型的物理化学反应,造成管道出现腐蚀穿孔等现象,给石油企业带来了巨大的经济损失,同时对周边的生态环境产生破坏。本文主要阐述了埋地金属管道腐蚀现状,以及影响金属管道腐蚀的主要因素,制定有效的防护措施。     

基于FSM无损检测的金属管道均匀腐蚀剩余寿命预测

目的预测均匀腐蚀下金属管道的剩余寿命。方法研究API579中对金属管道剩余寿命预测的方法,具体分析方法中存在的缺陷。采用场指纹法(FSM)对直径为750 mm、壁厚为10 mm的金属管道的腐蚀情况进行实时检测。检测时随机选择15个不同的位置,每隔3个月检测一次,通过检测各个位置电极对之间电压值的变化量计算出管壁厚度的变化值。结果根据对实验数据的分析,随着时间推移,金属管道壁厚值逐渐减小,且减小的速率越来越快。腐蚀速率与运输介质、含氧量、金属管道材料、运输介质中的杂质有着密切关系,全面分析实验数据可以得到金属管道腐蚀速率的规律。加入腐蚀速率影响因素的影响因子K,运用数理统计的方法探索性地提出了一种均匀腐蚀下金属管道剩余寿命Rlife预测的数学模型。结论在工程实际中,可以运用数理统计的方法对大量实时数据及运行过程中已经记录的数据进行分析,从而找到金属管道在特定环境下的腐蚀规律,再通过该数学模型可对均匀腐蚀的金属管道进行寿命预测。     

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。     

基于粒子群优化算法的腐蚀预测灰色动态模型

针对海底管道腐蚀预测提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的新型灰色预测模型。在传统灰色GM(1,1)模型的基础上引入PSO算法优化背景权值和等维灰数递补方法对模型进行动态更新,建立了RGM(1,1)和RPGM(1,1)模型并应用在海底管道腐蚀预测中。对比三种模型的预测结果后发现,灰色预测理论适用于海底管道腐蚀预测;RGM(1,1)模型比传统GM(1,1)模型的预测效果稍好;RPGM(1,1)模型预的测精度与另外两种模型相比,有大幅提升。PSO算法对传统模型的改进效果显著,RPGM(1,1)模型具有较高的工程应用价值。     

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PSO-RBFNN的3C钢在海水环境中的腐蚀速率预测

为了建立有效预测3C钢在海水环境中的腐蚀速率模型,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的径向基神经网络(RBFNN)方法,通过设计特殊的适应度函数,采用PSO优化算法同时实现对RBFNN模型参数(中心值、扩展系数、权值)的调整和径向基函数(隐含层节点)个数的优选。因此,所提出的PSO-RBFNN方法能够以较高的精度和速度自适应地构建预测模型,通过试验数据测试表明,该模型具有良好的预测精度和自学习能力。     

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...     

基于BAS-BP模型的轴承剩余使用寿命预测

为有效评估轴承退化趋势,提高设备健康管理的智能化,提出一种基于BAS-BP模型的轴承剩余使用寿命预测方法。提取轴承全生命周期振动信号的时域和频域特征,构建18维退化特征;为提高神经网络的预测精度,采用天牛须搜索算法对初始权重和阈值进行优化,建立BAS-BP预测模型;通过在公开数据集上验证该模型的有效性。结果表明：所提模型可对轴承剩余寿命进行有效预测且精度较高。     

基于广义回归神经网络的发动机动力性、经济性预测

神经网络是当前最主要的智能控制技术，它是模拟人脑的结构以及对信息的记忆和处理功能，具有擅长从输入输出数据中学习有用的知识的特性。发动机性能预测是根据发动机结构参数和运转参数来估算推测发动机的各种性能指标，因此可以利用神经网络的学习性的特点，借助神经网络，将各种影响汽油机燃烧过程的主要参数对汽油机的非线性影响以网络模型的形式表示出来。本文讨论了如何抛开数学建模的方式，选用广义回归神经网络进行发动机动力性、经济性的预测，并应用了MATLAB软件工具箱编程，给出一个两缸电控汽油发动机的动力性、经济件预测模型的实例。     

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PSO-LSSVM的拉线棒腐蚀预测

根据鄂西某输电线路拉线塔的拉线棒腐蚀数据,通过灰色关联度算法分析了土壤因素与拉线棒腐蚀情况之间的相关性;应用粒子群算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的关键参数进行优化;利用灰色关联度权重对有关数据进行处理,建立了PSO-LSSVM和考虑灰色关联度权重的PSO-LSSVM预测模型。实例计算表明,与LSSVM预测模型相比,PSO-LSSVM预测模型训练集所得结果的均方根误差下降了15.3%;预测集的均方根误差下降了35.71%。考虑灰色关联度权重后,PSO-LSSVM预测模型训练集和预测集的均方根误差进一步下降,分别减少了24.59%和20%。PSO-LSSVM用于拉线棒腐蚀预测具有较好的精度,考虑灰色关联度权重的PSO-LSSVM模型的预测精度更高。