海洋环境下深水区立管腐蚀速率预测

为提升海洋环境下深水区立管腐蚀速率的预测精度,建立基于改进秃鹰搜索算法(Improved Bald Eagle Search, IBES)的EDGM(1, 1,ρ)腐蚀速率预测模型。通过Sine混沌映射初始化种群、莱维飞行策略、折射反向学习策略和柯西高斯变异策略提高秃鹰搜索算法的寻优能力和收敛速度;利用IBES算法优化EDGM(1, 1,ρ)中的参数ρ,建立IBES-EDGM(1, 1,ρ)模型以提高立管腐蚀速率的预测精度。以南海某海洋深水区立管数据为基础进行腐蚀速率预测,分析对比3种模型的预测结果。结果表明,优化后的模型与原模型相比误差更小,且预测精度得到了提高,能够更准确地预测深海立管的腐蚀速率,为后续管道系统的维修和更换提供理论参考。

基于IAOA-KELM的储气库注采管柱内腐蚀速率预测

针对储气库注采管柱的内腐蚀速率预测问题,建立了基于阿基米德优化算法(Archimedes Optimization Algorithm,AOA)与核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)相结合的模型提高腐蚀速率预测精度。通过引入佳点集、改进密度降低因子、采用黄金正弦算法缩小搜索空间,提高局部开发能力,利用改进阿基米德优化算法(Improved Archimedes Optimization Algorithm,IAOA)优化KELM正则化系数(C)和核函数参数(γ),进而建立IAOA-KELM储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型;使用MATLAB软件运用该模型对某注采管柱内腐蚀数据集进行学习与预测,将IAOA-KELM模型与KELM、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)-KELM、AOA-KELM结果进行预测误差对比。结果表明,IAOA-KELM模型的预测值与实际值较为拟合,其E RMSE为0.65%,E MAE为0.39%,R 2为99.83%,均优于其他模型。研究表明,IAOA-KELM模型能够更为准确地预测储气库注采管柱内腐蚀速率,为储气库注采管柱的运维及储气库的健康管理提供参考。

注CO_(2)井管柱腐蚀速率预测

利用CO_(2)驱油提高低渗、高含水油田原油采收率已经发展成为双碳背景下应对气候变化的重要技术。但是注CO_(2)井管柱频繁发生腐蚀失效的问题,研究管柱在CO_(2)环境下的腐蚀机理,预测管柱腐蚀速率是腐蚀防护是保障安全生产的重要途经。为此本文开展了注CO_(2)井管柱腐蚀的电化学分析,考虑了压力、温度、pH值、含水率、离子浓度等因素在管柱腐蚀失效中关联关系,优化了CO_(2)腐蚀环境下P110油管的腐蚀速率预测模型,对实例井油管柱腐蚀速率完成预测,并对比油田现场实测值。结果表明:在注CO_(2)过程中,1500m以上井段腐蚀程度较小,腐蚀主要发生在1300~1700m井段,温度为70℃左右腐蚀做严重,腐蚀速率可达0.3mm/a。腐蚀速率受含水率、井筒温度影响较大,腐蚀情况预测结果与现场实测腐蚀情况吻合较好。

基于响应面法的埋地管道外腐蚀速率预测模型研究

埋地输油管道外腐蚀速率的影响因素非常复杂,且各影响因素之间相互影响,很难对管道的腐蚀速率进行准确预测。而响应面分析法能够对各影响因素之间的交互作用进行分析,为此,考虑埋地输油管道外围土壤中pH值、Cl^(-)浓度、NO_(3)^(-)浓度和SO_(4)^(2-)浓度4种影响因素,利用响应面法设计试验并建立土壤环境下的管道腐蚀速率预测模型,并对模型进行回归和方差分析,评估其有效性和准确性。将建立好的响应面法预测模型与线性回归、PSO-BP预测模型进行对比,结果表明:基于响应面法的预测模型失拟项差异不显著,而模型本身通过了显著性检验,说明模型可信;与其他2种模型相比,响应面法的决定系数R^(2)为0.9418,决定系数最大,其平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差最小,分别为0.0205、4.53%和0.0277,验证了响应面法预测模型预测的准确性,可以较为准确地评估管道外腐蚀速率,为管道的保护措施和维护计划的制定提供可靠的依据。

多因素影响下的S型管道冲刷腐蚀速率分析

S型管道应用于输运过程中的复杂地形,在上下游弯头处,会形成不同程度的冲刷腐蚀,造成安全隐患。为分析其腐蚀影响因素,建立S型管道腐蚀模型,采用ANSYS的Workbench平台搭建Fluent模块对不同影响因素下的腐蚀模型进行研究,创建数据传输,进而研究流体在流入弯管后各因素与冲蚀速率的关系。结果表明,S型管道冲刷腐蚀受到多因素的影响,尤其是下游弯头处的冲刷腐蚀更为明显。适当减小颗粒物直径、颗粒物质量流量,增大管径和弯径比可以减缓腐蚀及减小腐蚀区域。研究可为管道安全稳定运行提供理论依据。

基于GA-BP模型的大型接地网腐蚀速率预测方法

接地网腐蚀速率是接地网腐蚀状态评估的一个重要方面。人工智能算法模型可以很好地预测接地网腐蚀速率,针对目前预测模型中特征输入量选取不够全面的问题,在对接地网进行电网络理论分析的基础上,确定接地网腐蚀采样点,提出以土壤理化性质和接地网电阻平均增长率为预测模型的特征输入量,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络,建立接地网腐蚀速率预测模型。将所提模型预测结果与未优化的BP神经网络模型和采用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)优化BP神经网络模型对比。在BP神经网络模型预测精度方面,GA算法相比于FOA算法,RMSE和MAPE值分别提高5.88%和1.5%,相比未经优化的BP神经网络模型,RMSE和MAPE值提高22.01%和4.96%。由此可见,提出的方法有更好的适用性。

基于KPCA-GA-BP模型的页岩气集输管道的内腐蚀速率预测

针对页岩气集输管道的内腐蚀,提出了一种基于KPCA-GA-BP组合模型的腐蚀速率预测算法。以某条页岩气集输管道的检测结果作为训练数据,运用反向传播(BP)神经网络建立预测模型,运用遗传算法(GA)优化了神经网络权值和阈值的初始值,运用核主成分分析法(KPCA)对数据进行了降维,在模型建立的过程中不断优化提升模型的预测精度,采用所建模型对另一条相邻管道进行预测并开挖验证。结果表明:选择TRAINGDM作为训练函数,隐含层节点为(8,1),遗传算法进化数为50,种群规模为100,交叉概率为0.3,变异概率为0.2,运用KPCA将数据从7维降为4维后,此模型的均方误差最低为0.12,当该模型用于相邻管道的预测时,均方误差为0.14。运用KPCAGA-BP模型,对页岩气集输管道内腐蚀速率进行预测具有一定的准确性,此模型可用于辅助指导现场内腐蚀直接评价等相关工作。

碳钢在不同水质中腐蚀速率的预测模型

腐蚀作为循环冷却水系统面临的三大问题之一,对其进行实时、准确的监测,有助于及时发现和控制生产中的腐蚀问题。在分析已有腐蚀速率监测技术的基础上,结合换热器材质、水质、腐蚀控制的实际情况和控制效果,模拟管壳式换热器运行过程中冷却水的流动与传质特点,构建了循环冷却水动态模拟综合评价系统。结合最小二乘支持向量机算法原理,以腐蚀速率为目标量,建立了基于水质参数预测腐蚀速率的模型,为阻垢缓蚀效果的评价提供了可靠的腐蚀特性数据。

某湿气管道顶部腐蚀速率预测及分析研究

简要介绍了湿气管道顶部腐蚀机理研究进展,选取珠状冷凝顶部腐蚀机理模型为基础,开发了预测顶部腐蚀速率的计算程序。在渤海某湿气管道中,应用珠状冷凝顶部腐蚀机理模型计算了该管道的顶部腐蚀速率,并与该管道内检测推算的腐蚀速率、及基于NORSORK M506的CO_(2)腐蚀速率预测结果进行了对比,分析认为几种方法的分析结果比较接近,可辅助管理人员预测湿气管道顶部腐蚀情况。

基于PSO-LSSVM的海上风电防雷接地装置腐蚀速率预测

为了提高海上风电运行的安全性,实现海上风电防雷接地装置腐蚀速率的准确预测,以海水含氧量、pH值、含盐量和氧化还原电位为输入量,防雷接地装置腐蚀速率为输出量,建立了基于PSO-LSSVM海上风电防雷接地装置腐蚀速率预测模型,算例分析结果表明:该海上风电防雷接地装置腐蚀速率预测模型的平均相对误差和均方根误差分别为3.06%和0.346,预测效果好于其他方法。

基于灰色系统理论的油气管道腐蚀速率预测

随着海洋油气资源的进一步开发,更多的海底管道开始投入使用,为了保证安全生产和海洋环境不被污染,对海底管道腐蚀速率的研究至关重要。目前有许多学者针对海底管道腐蚀速率开展了研究,除了传统的实验方法,也有许多数学预测方法被使用。本文建立了基于灰色系统理论的GM(0,6)和GM(1,6)两种模型对海底管道腐蚀速率进行研究,对比了两种模型的预测精度,结果表明GM(0,6)模型预测精度更高,平均相对误差为2.98%。

基于BP神经网络和SSA-SVM的接地网腐蚀速率组合预测

为提高接地网腐蚀速率预测精度,提出了一种接地网腐蚀速率组合预测方法。首先,采用SSA算法对SVM进行优化,建立接地网SSA-SVM腐蚀预测速率模型;然后,采用6-11-1的BP神经网络对SSA-SVM模型的预测残差进行修正,建立了基于BP神经网络和SSA-SVM的接地网腐蚀速率组合预测模型;最后,采用接地网腐蚀实验数据进行算例分析。结果表明,所提接地网腐蚀速率组合模型预测结果的均方根误差、平均相对误差和相关系数分别为0.192、4.98%和0.974 6,在模型稳定性、预测精度、预测结果与实际值的相关性均优于其他模型,验证了所提模型的正确性和优越性。

基于黑猩猩算法优化支持向量机的变电站接地网腐蚀速率预测

为了提高变电站接地网腐蚀速率预测结果的准确性,提出一种基于黑猩猩算法优化支持向量机的变电站接地网腐蚀速率预测方法。首先对变电站接地网腐蚀速率的特征量进行核主成分分析,确定土壤电阻率、Cl^(-)质量分数、含水量、氧化还原电位与腐蚀速率的关联性较大,选择上述四个特征量作为接地网腐蚀速率预测模型的输入量。然后采用黑猩猩算法对支持向量机进行参数寻优,建立变电站接地网腐蚀速率预测模型。最后采用腐蚀试验数据进行算例分析,并与其他方法的预测效果对比。结果表明,所提模型预测结果的平均相对误差为2.984%,均方根误差为0.00889 mm/a,比其他方法误差波动更小,预测精度更高,验证了所提变电站接地网腐蚀速率预测方法的实用性和优越性。

基于小波KPCA-SSA-ELM的盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测

为提升盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率预测精度,建立了基于小波核主成分分析方法(Kernel Principal Components Analysis, KPCA)和樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)优化的极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)腐蚀速率预测模型。首先通过小波KPCA提取影响注采管柱内腐蚀的主要特征,应用ELM建立盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型,并采用SSA对模型参数进行迭代寻优,避免原参数选取的强随机性对模型泛化能力和预测性能的影响。结果表明,经小波KPCA特征提取后得到包含98.73%原信息的3项主成分,SSA-ELM模型的预测结果与实际值基本吻合,其均方根误差(E_(RMS))为0.009 3,平均绝对百分比误差(E_(MAP))为0.336 0%,决定系数(R~2)高达0.991 2,较其他3种对比模型性能更优。研究表明,所建模型具有强泛化性能和高预测精度,能够有效预测盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率,为盐穴储气库注采系统的完整性评价和风险预警提供参考。

BP神经网络模型的改进及其在海底管道外腐蚀速率预测中的应用

针对海底油气管道外腐蚀问题构建模型预测其腐蚀速率,建立基于改进鹈鹕优化算法(Improvement Pelican Optimization Algorithm,IPOA)的BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)腐蚀速率预测模型。通过Logistic-Tent混沌映射初始种群与收敛因子非线性化的方法提高鹈鹕算法(POA)的全局搜索能力和寻优精度,采用IPOA算法优化BPNN的权值和阈值,提升模型的预测精度与鲁棒性。以实海挂片试验数据为基础,建立POA-BPNN和BPNN模型作为对比。结果表明:IPOA-BPNN模型的决定系数R2为0.9664,均方误差为0.2353,平均相对误差为3.16%,均优于其余两个模型,模型的鲁棒性较未改进有较大的提升。这表明IPOA-BPNN模型能够为海底管道的维修与更换提供决策支持。

基于混合麻雀搜索算法海洋管线内腐蚀速率预测

为提高海洋管线腐蚀速率预测精度,建立基于混合策略麻雀搜索算法(HSSA)优化的深度脊波神经网络(DRNN)腐蚀预测模型。首先通过种群初始化,改进发现者、加入者和侦查者位置更新公式的混合策略提高麻雀搜索算法(SSA)的模型性能。随后利用HSSA对DRNN的权值和阈值进行迭代寻优,降低随机选取参数对模型性能的影响,提高模型预测精度,采用核主成分分析法(KPCA)提取出原始数据中的主要特征。最后,以中国海南东部某海底管道数据进行验证,并与其余4个模型对比。结果表明:HSSA-DRNN模型预测结果较其余模型更接近实际值,且MRE、RMSE指标均优于对比模型,证明所提模型能更准确可靠的预测海底管道腐蚀速率。

高温高压多相流体动态腐蚀速率测试装置

针对现有腐蚀试验测试与实际工况不符,腐蚀速率测试结果精度不高的难题,研制了高温高压多相流体动态腐蚀速率测试装置。根据试验测试过程中高温、高压、测试时间长及腐蚀流体逐渐消耗等特征,设计了多相流体动态腐蚀测试系统、安全保护系统、流体注入系统、流体排出系统、数据采集与监测系统,实现了测试过程中腐蚀流体的恒温恒压,有效提高了腐蚀速率的测试精度。试验结果表明,在试验周期3、7和14 d中,动态工况下9Cr钢材的腐蚀速率是其静态工况的1.6~3.2倍,电镜扫描发现,动态工况下钢材表面腐蚀产物更明显,酸洗后表面粗糙度增大。研究结果可为高温高压多相流体腐蚀工况管材优选提供指导。

融合腐蚀速率与数据驱动的油气管道寿命预测

油气管道在复杂恶劣的运行条件下会受到各种腐蚀因素与管道自身退化的影响,大幅降低管道运行的安全性和可靠性。为提高管道寿命预测的准确度,建立了一种融合腐蚀速率模型和数据驱动的寿命预测方法。首先根据管道的历史退化数据建立维纳退化模型,其次利用腐蚀速率模型对漂移系数进行描述,从而估计模型中的未知参数,最终获得管道剩余寿命的概率密度函数及预测值。以某腐蚀油气管道的退化数据为例,验证该模型的准确性。研究结果表明:结合维纳过程和数据驱动模型,将影响管道腐蚀的外部环境因素和管道自身退化数据充分利用,能够有效预测管道的寿命,具有较好的可行性与适用性。研究结果可为油气管道维修策略制定提供参考。

基于神经遗忘决策集成的油管CO_(2)腐蚀速率预测

为避免CO_(2)腐蚀油管进而破坏井筒完整性,有效预测CO_(2)腐蚀速率,在出现安全隐患之前采取预防和纠正措施。提出1种基于半经验模型预测结果和多维特征构建的数据集训练的神经网络——神经遗忘决策集成(NODE)预测方法,预测某实例井的油管CO_(2)腐蚀速率,并与实测数据和传统模型进行比较,开展敏感因素分析和特征重要性排序。研究结果表明:该方法训练的神经网络预测结果误差较小,可为高效、快速地进行油管CO_(2)腐蚀速率预测和因素分析提供新思路,对井筒完整性设计有一定参考意义。

基于机器学习算法的CO_(2)腐蚀速率预测

针对传统CO_(2)腐蚀速率预测模型结构简单,泛化性弱,油田应用效果不佳的问题,本文基于机器学习的思想,采用数据挖掘的手段,研究Na^(+)、Cl^(-)、pH值、温度、材质等参数对井筒腐蚀的影响,利用相关系数矩阵确定各因素之间的独立性及对井筒腐蚀速率的影响程度,分别建立了线性回归、支持向量机(SVM)、极端梯度提升(XGboost)算法的CO_(2)腐蚀速率预测模型。以决定系数、平均绝对误差和均方根误差为评价指标,对比分析了不同腐蚀速率预测模型。结果表明,XGboost腐蚀速率预测模型效果最好,线性回归腐蚀速率模型预测效果优于SVM的4种核函数腐蚀速率预测模型。研究结果揭示了基于机器学习的腐蚀速率预测模型有很好的稳定性和泛化能力,预测效果较好,为油田量化CO_(2)腐蚀速率提供了新的方法,在现场中具有一定的推广应用价值。