基于遗传算法的神经网络在预测油管钢腐蚀速率中的应用

针对目前BP神经网络在实际应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,建立基于遗传算法的BP网络模型,同时用一个实例说明该模型在预测油管钢腐蚀速率中的应用,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该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.     

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。     

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。     

26Cr2Ni4MoV钢高温热变形的BP神经网络预测

本文采用神经网络的 BP算法对 2 6Cr2 Ni4Mo V钢在单轴应力作用下的热变形过程进行了预测 ,并与传统的回归计算方法进行了对比。结果表明 ,神经网络方法有较高的预测精度。     

BP神经网络在碳钢、低合金钢海水腐蚀中的应用

根据实海环境数据及材料腐蚀数据,利用BP结构神经网络建立了碳钢、低合金钢在实海环境中腐蚀速度与环境因素、材料成份之间神经网络预测模型,并探讨了建立预测模型中遇到的一些问题.结果表明该模型可以较准确的预测碳钢、低合金钢在不同海域的腐蚀速度.      

神经网络分析在高温硫腐蚀中的应用

利用神经网络的分析方法和高温硫腐蚀的数据积累,对炼油过程中的高温硫腐蚀进行分析建模,从系统的观点出发,综合考虑温度、硫或硫化氢浓度、材质和腐蚀速度之间的关系,为更准确的数学建模、预测设备的使用寿命和相应专家系统的研制开拓了新的思路。     

BP神经网络在碳钢及低合金钢大气腐蚀预测中的应用

根据我国大气腐蚀网站积累的环境数据和材料腐蚀数 据，采用人工神经网络方法，建立了碳钢及低合金钢的腐蚀率与大气环境腐蚀性因素间的预 测模型，讨论了气象、环境因素的选取，及不同的网络输出层变换函数对预测结果的影响。 结果表明，该模型能较准确地预测钢的大气腐蚀速率。     

TiN夹杂物对690合金管在高温高压水中的腐蚀和应力腐蚀行为的影响

利用TEM和SEM观察了690合金管中TiN夹杂物的存在形式及其分布状态,通过高温高压电化学实验和应力腐蚀浸泡实验研究了690合金管在高温高压水溶液中的腐蚀和应力腐蚀行为.TiN是690合金管中一种主要的夹杂物,随机分布在奥氏体基体中.模拟压水堆核电站一回路水化学条件的高温高压电化学实验及能谱测试表明,点蚀优先发生在690合金管中含Ti夹杂物处.高温高压含Pb碱溶液中的应力腐蚀浸泡实验显示,690合金管表面的TiN和基体结合处的基体侧是优先发生腐蚀的位置,分布在晶界上的TiN和基体结合处发生腐蚀后容易导致局部应力集中,从而诱发沿晶应力腐蚀开裂.     

碳钢和不锈钢在高温环烷酸介质中的腐蚀行为

采用失重法和表面分析研究了碳钢和不锈钢在高温环烷酸油介质中的腐蚀行为规律。结果表明：酸值和温度是影响金属环烷酸腐蚀行为的主要因素,其反应动力学遵循Arrhenius公式。腐蚀速度随着温度的上升而增加,同一温度下酸值影响气相腐蚀速度与液相腐蚀速度之间的关系。腐蚀速度与酸值的平方根成线性关系。随着腐蚀时间的增加,腐蚀速度迅速降低,最后趋于稳定的腐蚀速度。     

人工神经网络模型预测不锈钢在高温水中的应力腐蚀破裂

采用两种基于人工神经网络(ANN)的经验学习方法，即双层感知器(DLP)模型和Elman反馈(EF)模型，分析应力腐蚀破裂(SCC)数据，预测奥氏体不锈钢在高温水(HTW)中的SCC敏感性，对304不锈钢(SS)和316SS的两组SCC数据，DLP模型经过长时间的训练周次并不收敛，而EF模型在有限的时间内收敛到一稳定值。304SS和316SS的SCC敏感性依赖于温度(T)、溶解氧浓度(DO)、氯离子浓度([Cl^-])以及电位(E)．采用EF模型，待预测样本数据被包含在训练数组里(方法Ⅰ)比不包含(方法Ⅱ)的情况有更高的预测率．用于EF模型的SCC阈值(ThV)影响预测率，当ThV≤0．6时，对304SS而言，预测率的范围大约是0．66～0．90(方法Ⅰ)，0．60—0．79(方法Ⅱ)；对316SS，预测率范围约为0．81～0．98(方法Ⅰ)，0．78～0．90(方法Ⅱ)．从预测率平均值来看，预测率服从正态分布，0．5应为最佳阈值．EF模型对定性预测ASS在高温水中的SCC行为有较高的预报率，是一个很有用的工具。     

基于人工神经网络的金属土壤腐蚀预测方法

将神经网络用于金属土壤腐蚀研究，利用神经网络的学习特征和高度的非线性特征，以土壤理化性能，腐蚀时间，Ａ３钢在土腐蚀试验１，２，８个月的腐蚀数据作为网络训练样本，对土壤中埋片２４个月的Ａ３钢腐蚀速率进行预测，并对结果进行了分析。     

基于人工神经网络的铝合金腐蚀预测及其精度分析

基于MATLAB采用BP神经网络,对铝合金腐蚀试验数据进行学习训练,建立了腐蚀时间、温度与最大腐蚀深度和疲劳性能的非线性映射关系．结果表明,人工神经网络用于铝合金的腐蚀预测是可行的．分别采用三层和四层神经网络进行预测,讨论了网络结构模型对预测精度的影响．