基于经验模态分解和改进的GM(1,N)模型的新型油气管道腐蚀速率预测方法

为了充分利用有限的环境数据对油气管道腐蚀速率进行准确预测,提出了一种新型油气管道腐蚀速率预测方法。首先引入EMD经验模态分解法对环境因素数据进行分解,将有限的环境数据进行分解得到其特征凸显的新变量从而实现对环境数据的充分利用,然后利用PCA主成分分析法对分解后的环境自变量进行数据降维从而降低数据冗余性,最后考虑GM(1,N)模型的原理缺陷和参数缺陷对其进行结构改进和背景值优化。利用改进的GM(1,N)模型结合降维后的数据对腐蚀速率进行预测并与GM(1,N)、 EMD-GM(1,N)、SVR和EMD-SVR模型的预测结果相对比。结果表明:EMD经验模态分解方法的引入能一定程度上提高预测精确度,研究中提出的基于经验模态分解和改进GM(1,N)模型的新型油气管道腐蚀速率预测方法平均相对预测误差为1.7998%,相对于其他模型精确度最高,证明本方法适用性良好且具有一定的先进性。

基于新型GM(1,N)模型的油气管道腐蚀速率预测

为了提高管道腐蚀速率的预测精度,在GM(1,1)模型基础上引入了多变量灰色预测模型GM(1,N)。在传统GM(1,N)模型的基础上构建包含作用量的新结构灰色预测模型、优化背景值,并引入SVM模型对预测结果进行修正。利用现场试验数据对模型的预测精度进行了验证。结果表明:相比于传统GM(1,N)模型,新型多变量灰色模型的管道腐蚀速率预测精度提升了69.9%,该模型的预测精度较高且克服了传统模型无法准确预测中长期管道腐蚀的缺点。

优化的灰色马尔科夫模型在油气集输管道腐蚀预测中的应用

为了提高管道腐蚀速率的预测精度,在传统灰色模型的基础上构建无偏灰色模型,并进行了背景值优化、数据实时更新等多方面的改进,最后引入马尔科夫模型对预测结果进行修正。结果表明:与传统灰色模型比,优化的灰色马尔科夫模型的预测精度有较大程度的提升,提升了76.95%,并且有效改善了传统模型中长期预测不准确的缺点。

IAFSA-GRNN在油田集输管道CO_(2)腐蚀速率预测中的应用

为提高油田集输管道CO_(2)腐蚀速率预测的准确性,针对原始广义回归神经网络(GRNN)预测精度低的问题,提出改进的群智能算法优化原始GRNN的预测模型;分别使用GRNN模型、人工鱼群算法(AFSA)优化的GRNN(AFSA-GRNN)模型和自适应改进的AFSA-GRNN(IAFSA-GRNN)模型预测X65管线钢的CO_(2)腐蚀速率。结果表明:采用AFSA和IAFSA优化光滑因子S后,能大大提高GRNN模型的预测精度,预测结果的平均相对误差由36.09%分别减小至7.20%和6.90%;与AFSA相比,IAFSA优化的GRNN不仅具有更高的预测精度,还具有更快的收敛速度。AFSA-GRNN在第164次迭代计算时收敛,而IAFSA-GRNN在第109次迭代计算时收敛,说明AFSA经自适应优化能提高优化过程的收敛速度和GRNN的预测精度。