基于BP神经网络的油气长输管道失效概率预测

油气长输管道风险评价是保障油气管道安全的重要技术之一,而油气长输管道风险评价的核心内容是定量确定管道的失效概率,因此,油气管道失效概率值的准确性会极大地影响到定量风险评价结果的合理性和适用性。目前,国内外均没有建立管道失效概率计算的数学模型,其预测多是依靠现代数学分析中的预测方法如:层次分析法、故障树分析方法和概率统计方法等。人工神经网络是以大量的具有相同结构的简单单元的连接来模拟人类大脑的结构和思维方式的一种可实现的物理系统或计算机模拟系统。本文将神经网络技术中常用的BP神经网络技术运用到油气长输管道失效概率预测中,依靠其强大的非线性映射关系,在输入、输出关系完全未知的情况下映射出输入、输出的非线性关系,从而建立基于故障树失效因素作为输入而管道失效概率作为输出的预测模型。

基于PIE模型的管道机械挖掘失效概率预测

目前,油气埋地管道遭受的第三方破坏日渐显著,加之第三方事件具有随机性强,不易预测等特点,因此,对其失效预测已成为一项紧迫的难题.针对油气管道所受的机械挖掘破坏,借助相关数学分析手段,将管道缺陷的尺寸转变为断裂力学相关参数,再拟合得到管道损伤的威布尔累计概率曲线,并使用PIE模型预测管道所受机械挖掘的失效概率.利用算例分析对多组挖掘载荷下不同失效模式的概率计算,得到了管道的失效概率曲线.研究结论可为管道定量风险评价提供相关依据.

基于最薄弱环节理论的局部失效概率预测方法

为了计算表面强化钢的疲劳极限和局部失效概率,基于渗碳CrMn钢、渗碳CrNiW钢和渗氮CrNiW钢,设计了1种光滑试样和2种缺口试样,开展3种钢材的超高周疲劳试验。使用扫描电子显微镜对疲劳断口进行观察,分析3种钢材的S-N曲线并确定其失效模式。在高应力状态下,试样主要发生由表面加工缺陷与表面夹杂诱发的表面失效,在低应力状态下,试样主要发生由内部夹杂、不均匀基体组织及碎化区诱发的内部失效。使用纳米压痕法对3种钢材由表及里的微观硬度进行测定,渗碳CrMn钢、渗碳CrNiW钢的渗碳层深度分别为500μm与900μm,渗氮CrNiW钢的渗氮层深度为280μm。基于最薄弱环节理论构建了表面强化钢的局部失效概率预测模型,采用建立有限元模型的方法对局部等效应力进行计算,优化表面-内部局部失效概率计算模型的参数计算方法,并对3种钢材的疲劳极限和局部失效概率进行计算。结果表明,模型所计算的疲劳极限和试验结果较为吻合,两者的最大误差为5.37%。该模型计算出的表面局部失效概率和试验结果较为接近,计算的内部局部失效概率和试验结果偏差较小。

保险失效或退保概率的马尔可夫链预测模型

利用连续时间时齐马尔可夫链构建关于保险失效或退保概率的预测模型,用以计算任一时刻处于各个状态的概率,并给出参数估计的方法.由于实际中保单的状态在特定的时刻会发生离散事件,因此使用多阶段的马尔可夫链模型来刻画这一特点,即在发生离散事件的特定时刻,定义一个跳跃矩阵描述该时刻的状态转移情况.将该模型应用到保险公司的寿险失效或退保概率的研究中,通过实际的数据对模型参数进行估计和校准,通过校准的马尔可夫链模型对其寿险失效或退保概率进行预测并得到较好的预测结果.