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。

纤维缠绕压力容器封头壁厚预测方法分析

为建立准确纤维缠绕压力容器结构模型,在前人壁厚预测方法基础上采用多项式逼近算法来预测压力容器封头纤维层厚度。针对封头部分纤维缠绕角不断变化和极孔附近纱线堆叠等影响因素,采用多项式逼近算法进行封头壁厚预测,并与经典算法、精确算法、平面算法壁厚预测值及实际壁厚测量值对比分析,结果表明运用此方法得到的纤维层壁厚预测值与实际壁厚测量值更接近,从而为分析压力容器可靠性提供准确压力容器结构模型。

椭圆孔型张减过程模拟及横向壁厚分布预测

通过对宝钢钢管厂 1 52 5BO椭圆孔型系统主变形机架生产不同壁厚管子的轧制过程进行三维弹塑性有限元模拟 ,得出经减径后管子沿圆周方向的壁厚分布不均 ,产生内多边形的缺陷 ,随着总减径率和壁厚的增加 ,引起内多边形的程度增大。根据模拟结果对 1 52

超塑成形薄壁构件壁厚分布的预测

壁厚分布对薄壁构件的结构性能有重要影响。本文研究超塑成形件壁厚分布的预测技术，实现了超塑成形过程的有限元数值模拟和成形件厚度分布曲线的自动预测，以半球壳和矩形盒成形为例，对自由胀形和约束胀形两种情形成形件厚度变化进行了分析，预测结构与实验数据吻合。

圆孔型张力减径管横向壁厚模拟

通过对某钢管厂从德国引进的１５２．５ＢＲ圆孔型系统的主变形单机架轧制过程模拟，结果为：在圆周方向上管子的等效塑性应变分布不均匀，存在着一定的附加变形，在辊缝位置处的等效塑性应变最大；经减径后管子沿圆周方向的壁厚分布不均匀，在辊缝位置处的壁厚为最大值；经叠加后产生内六方趋势．实际生产轧制试验验证了有限元模拟结果的正确性．

基于优化随机森林的散热器弯管壁厚时间序列预测模型

水轮机组散热器弯管在长期水流冲蚀作用下壁厚减薄,容易发生穿孔现象,危害机组的安全稳定运行。为了掌握散热器壁厚的减薄规律,以实际电站散热器运行环境为基础搭建散热器弯管冲蚀试验台,找到不同条件下散热器弯管易穿孔位置和冲蚀规律,采用遗传算法优化的随机森林时间序列模型对散热器弯管易失效位置壁厚进行预测。结果表明:在试验工况下,散热器弯管易失效位置在外壁靠下截面角度约60°处。优化后的散热器弯管壁厚时间序列预测模型与实际弯管壁厚平均绝对误差MAE仅有0.013,模型优度系数R2可达98.7%,精确度高,能较好地适用于预测散热器弯管壁厚的变化规律。

基于BR-BP神经网络的页岩气集输管道冲蚀动态预测

页岩气集输管道在生产过程中的介质含砂量明显高于常规天然气且伴随着压力和流量的显著衰减,这导致集输管道管壁受到冲蚀迅速减薄甚至穿孔,为了实现对页岩气集输管道长期运行的可靠性评估和风险预警,采用了贝叶斯正则化(BR)方法训练的BP神经网络,建立了页岩气集输管道的壁厚动态预测模型。首先分析确定预测模型输入参量;然后通过管线对应数据进行BP神经网络的BR法训练及检验,并建立壁厚动态预测模型;最后通过该模型对实际监测数据进行实例应用,并与其他神经网络建立的预测模型相对比。该模型弥补了常规传统方法训练下BP神经网络模型容易陷入局部极小值的缺点,增强了模型的推广泛化能力,减小了壁厚预测误差提高了精度,并且能够根据新的监测数据进行动态预测,通过壁厚的预测来反映具体冲蚀情况。

大型压裂施工中超级13Cr油管冲蚀规律研究

大规模压裂施工过程中,油管受到高速携砂压裂液冲蚀而导致壁厚变薄,增加了后续施工和生产安全风险。为研究大规模压裂施工对超级13Cr油管的冲蚀影响,利用喷射式冲蚀实验装置模拟压裂施工过程中冲蚀环境,研究了超级13Cr油管冲蚀速率与压裂液冲击角度、喷射流速、含砂量之间的关系。研究结果表明超级13Cr油管冲蚀速率随冲击角度增加先增大后减小,在30°时冲蚀速率最大,材料损伤在冲击角度较低时以微切削为主,在冲击角度较高时以挤压锻打脱落为主。冲蚀速率随着压裂液流速和含砂量增加而增大,冲蚀速率与喷射流速之间呈幂函数关系。依据实验数据建立了冲蚀速率计算模型,能够预测在不同施工排量、注入量条件下超级13Cr油管压裂冲蚀后油管壁厚损失,可为压裂施工参数设计和后期管柱安全评价提供重要参考。