基于XGBoost模型的海上压力容器设备壁厚预测研究

海洋平台压力容器在运行中承受较大的工作载荷,服役环境复杂,常出现裂纹、腐蚀等失效问题,常用超声波测厚无损检测技术对设备服役状况进行定期检测。本文采用机器学习算法构建设备壁厚预测模型,基于历史检测数据实现海上压力容器减薄情况的预测功能。经样本数据的特征工程处理,以容器壁厚作为模型预测目标,设计温度、工作压力、容器类型等基础数据作为输入,对模型进行训练及测试。结合模型预测性能的评估及调参处理,获取预测评价指标较优的XGBoost模型。该模型能够为设备状态的评估及风险策略提供指导作用,对海洋平台的安全生产具有重要意义。