基于多种智能算法的腐蚀天然气管道可靠性评价方法

天然气管道地理环境复杂、运行工况多变,以蒙特卡罗模拟为代表的不确定性仿真是目前腐蚀管道可靠性评价的主要方法。然而天然气管道高设计可靠度特性所带来的高次模拟问题,使蒙特卡罗模拟十分耗时。为解决这一问题,本文采用神经网络算法取代蒙特卡罗模拟的可靠性评价方法,建立管道基本参数与可靠度的非线性模型。针对目前神经网络算法应用过程中存在的先验信息与神经网络模型的融合问题,本文创新性地提出智能优化算法与神经网络算法相结合的方法。该方法能够将腐蚀管道可靠度变化规律融入到建模过程中。建立了从特征变量的选择、样本数据的生成与处理、神经网络模型构建及模型预测效果评价一体化计算流程。在多种工况下采用神经网络模型对管道结构可靠度进行预测,结果表明该模型能够在极短的时间内获得与蒙特卡罗模拟高度近似的评价结果。相比于传统的神经网络模型,该方法建立的模型在可靠度预测准确性及可靠度变化规律的反映能力方面均有大幅度提高。

天然气管道腐蚀的形成与防腐保护措施

天然气管道腐蚀的形成原因包括环境因素、介质因素和材料本身的因素,这些因素相互作用,导致了天然气管道的腐蚀问题。天然气管道腐蚀问题需要在设计、材料选择、运行过程中进行综合考虑和处理,采取相应的防腐措施和定期检测维护工作,不断改进现有的防腐保护技术,提高天然气管道的防腐保护水平,加强对管道腐蚀情况的监测和评估,才能确保天然气管道的持久安全运行,减少对人们生活和社会安全造成的威胁。

天然气管道的腐蚀原因及防治措施

随着能源市场需求的激增,天然气管道发展迅猛,加强对天然气管道防腐技术的研究也具有了重大意义。长输管道的防腐技术是保证天然气管道安全运行的重要手段,本文分析了天然气输送管道在大气、土壤等不同铺设条件下腐蚀的形成原理及影响因素,并且针对不同的腐蚀影响因素介绍了相应的天然气管道防护措施,对天然气管道的发展具有一定的深远意义。

基于超声波技术的城市地下天然气管道腐蚀缺陷检测方法

针对城市天然气管道腐蚀缺陷问题,提出基于超声波技术的城市地下天然气管道腐蚀缺陷检测方法。首先,采用超声波检测装置采集城市地下天然气管道腐蚀缺陷信号,并采用主成分分析法提取腐蚀缺陷信号特征;然后,将特征作为支持向量机输入,采用粒子群算法优化支持向量机参数,构建城市地下天然气管道腐蚀缺陷检测模型;最后,进行了实例分析。结果验证:本文方法的城市地下天然气管道腐蚀缺陷检测精度高,且检测时间短,可提升城市地下天然气管道腐蚀缺陷检测效果。

流体介质在天然气管道内腐蚀点积存的数值模拟

为分析腐蚀节点流体特性,选取天然气运输中的主要腐蚀气体CO2、H2S和H2O作为观测模拟对象。利用Fluent软件,在已有腐蚀点处的不同位置设置观测轴,对三种气体的积存情况进行数值模拟与对比分析,研究在已有腐蚀基础上各种腐蚀气体的积存特性与相互作用。结果表明:H2S与气态H2O的共同存在性是造成管道进一步腐蚀的关键因素。