改进SSA-KELM模型在埋地腐蚀管道剩余寿命预测中的应用

为提高埋地腐蚀管道剩余寿命预测精度,构建其剩余寿命预测模型。建立基于核主成分分析(KPCA)和改进麻雀搜索算法(ISSA)的核极限学习机(KELM)剩余寿命预测模型。首先采用KPCA预处理原始数据,提取埋地腐蚀管道主要特征向量并重构评价指标。其次针对SSA易陷入局部最优及迭代后期抗停滞性能降低等缺陷,提出SSA改进方案:利用Tent混沌提升其遍历性;引入自适应安全值调整麻雀搜索区域;使用高斯扰动重点搜索最优解附近区域,以提升SSA全局寻优能力。再次利用ISSA寻优KELM中核参数和惩罚系数,最终构建KPCA-ISSA-KELM埋地腐蚀管道剩余寿命预测模型。以某埋地管线为例进行仿真,结果表明:KPCA-ISSA-KELM模型预测结果均方误差、平均绝对误差值、决定系数为分别为0.249、0.096、0.998,均优于其他模型。证明KPCA-ISSA-KELM的埋地腐蚀管道剩余寿命预测模型具有较强的鲁棒性,为管道系统研究提供重要的参考依据。

基于KPCA-FA-ELM模型的管道剩余寿命预测

针对管道剩余寿命的预测问题,提出了一种基于KPCA-FA-ELM组合模型的预测方法,对腐蚀管道剩余寿命预测模型的构建方法以及预测模型的性能验证方法进行研究。以我国某油田的回注水管道和油气集输管道为例,对本次研究所提出的管道剩余寿命预测方法进行验证。研究表明:本次研究所提出的KPCA-FA-ELM模型在进行油田注水管道剩余寿命预测过程中,其最小相对误差为0.38%,最大相对误差为6.1%,平均相对误差为2.35%,均方根误差为0.207,希尔不等系数为0.011,在进行油气集输管道剩余寿命预测过程中,其评价指标均小于其他模型,因此,该种模型的性能优于其他常见预测模型。

埋地钢制燃气管道受杂散电流腐蚀寿命的预测模型研究

为缩短传统实测试验耗时长、误差大的缺点,构建杂散电流干扰下的管道寿命预测模型,基于非线性Wiener过程,结合逆幂律模型、步进加速退化模型和两步极大似然估计法,推导剩余寿命概率密度函数近似表达式;采用贝叶斯方法实现预测结果的动态更新;通过实例验证并在MATLAB中仿真,将仿真拟合值与实际值对比。结果表明:与未受电流干扰管道相比,杂散电流干扰下管道腐蚀速率明显加快;且所建模型仿真的寿命预测精度有所提高,验证了所建模型的正确性和优势。

埋地油气管道腐蚀速率及剩余寿命研究

油田管线发生内腐蚀的基本原因是形成了发生腐蚀的环境,管道内壁是与输送介质直接接触的,输送介质中混杂了许多的腐蚀因素。