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。

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。

环境因素对BT80S-5Cr抗CO_(2)/H_(2)S腐蚀套管均匀腐蚀速率的影响

通过模拟国内某油田腐蚀工况,采用高温高压釜模拟腐蚀试验,利用失重法研究试验周期、温度、CO_(2)及H2S分压环境因素对BT80S-5Cr油套管均匀腐蚀速率的影响。研究表明,随着试验周期的延长,试验钢均匀腐蚀速率逐渐降低,且降幅趋于平缓,试验周期360 h是BT80S-5Cr在该油气田模拟工况下衡量耐蚀性能的最佳试验周期;随着试验温度的提高,试验钢均匀腐蚀速率逐渐增加,试验温度100℃的试验钢的均匀腐蚀速率是试验温度40℃时的均匀腐蚀速率的1.67倍;随着CO_(2)分压的提高,试验钢均匀腐蚀速率逐渐增加,CO_(2)分压1.0 MPa的试验钢均匀腐蚀速率是不含CO_(2)时的均匀腐蚀速率的10倍;随着H2S分压的提高,试验钢均匀腐蚀速率逐渐降低,微量H_(2)S气体的引入对试验钢电化学腐蚀行为有一定的抑制作用。

组合模型对管道腐蚀速率预测的效能研究--基于注意力机制增强的CNN与LSTM模型

为评估卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络及结合的CNN-LSTM模型在管道腐蚀速率预测中的性能表现,特别引入注意力机制,以期提高模型对关键特征的捕捉能力和预测的准确性。分析影响管道腐蚀速率的环境因素作为模型输入,并通过注意力机制优化特征表示。结果表明,结合注意力机制的CNN-LSTM模型在准确性和可靠性上超越了单独的CNN或LSTM模型。这一结果不仅展示了深度学习模型通过技术增强了处理复杂数据的能力,也为实际工业应用中的时间序列预测提供了新的视角,同时证实了利用深度学习技术对管道腐蚀速率进行精确预测的可行性和有效性。

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。

CO_(2)地质封存与利用环境下水泥单矿C_(2)S的腐蚀速率

在CO_(2)地质封存和利用过程中,固井水泥容易与井下的酸性介质CO_(2)发生碳酸化反应,腐蚀固井水泥石造成水泥石力学性能大幅度衰退。针对水泥石单矿C_(2)S在CO_(2)地质封存和利用环境中腐蚀反应速率不清晰的问题,通过SEM、XRD以及TG的测试方法,定量分析C_(2)S腐蚀产物的变化规律。根据腐蚀产物CaCO_(3)的摩尔生成率和非稳态扩散渗透模型拟合得到腐蚀反应产物CaCO_(3)的生成系数α。SEM实验结果表明,腐蚀反应后C_(2)S水泥单矿颗粒的表面均有较大改变,生成了部分腐蚀产物CaCO_(3);XRD结果表明,单矿C_(2)S腐蚀产物CaCO_(3)的晶型主要有方解石和文石;TG测试结果表明,C_(2)S水泥单矿随着腐蚀龄期的增加,腐蚀产物的量均明显增加。拟合结果表明,C_(2)S腐蚀产物生成速率随着温度的升高而增大,90℃下CaCO_(3)腐蚀产物的生成速率系数α最大为54.90。

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。

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PCA-BPNN模型的埋地管道腐蚀速率预测研究

为了更加准确可靠地预测埋地管道的腐蚀速率,融合PCA分析法和多隐层BP人工神经网络模拟方法进行研究.选取陕西省某油气公司的埋地输油管道,构建8维度外腐蚀指标体系,在PCA-多隐层BPNN模型中模拟训练得到结果.通过PCA预处理将外腐蚀指标体系降为3维,以便减少多元素信息带来的耦合影响,模拟得到隐藏层参数最优的BPNN模型,预测腐蚀速率,求出预测值精确度,统计得到改进后方法精确度大于95%的个数是单一BP方法的2.5倍.为了检验PCA-多隐层BPNN方法的鲁棒性,另取20组数据代入验证,再次证实了PCA-多隐层BPNN模型所得的误差更小,更能满足实际工程需要.

基于OGM(1,N)模型的油气注水管道腐蚀速率预测方法

腐蚀是油气注水管道失效的主要方式,提高油气注水管道内腐蚀的预测精度是预防管道提前失效、减小造成企业经济损失风险和人员伤亡的重要手段。在原有的灰色理论基础上,论文引入了OGM(1,N)模型对内腐蚀数据进行建模和预测,相比较传统灰色预测模型,该模型的预测精度提升非常明显。为了进一步减小误差,采用自适应粒子群算法优化模型中背景值的选取以及结合代谢数组改进OGM(1,N)模型。通过实验数据验证发现,改进OGM(1,N)模型相比较优化前预测精度再次提高24.9%。

基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的储罐腐蚀速率预测

利用粒子群优化(PSO)算法的全局寻优能力,对最小二乘支持向量机(LSSVM)的正则化参数和核参数进行优化,提出了基于PSO-LSSVM的大型储罐腐蚀速率的预测方法。采用该方法对储罐腐蚀速率进行预测,并利用实测数据对模型的预测精度进行验证。结果表明:使用PSOLSSVM获得的腐蚀速率预测结果与实际腐蚀速率较为吻合,罐顶、第一层罐壁、罐底预测结果的平均绝对百分误差分别为2.265%、3.077%、1.18%,均方根误差分别为0.010%、0.012%、0.011%,决定系数分别为0.973、0.982、0.976。该方法可以对储罐内腐蚀速率进行有效的预测。

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。

对冲锅炉冷灰斗高温腐蚀速率高可靠性检测方法

由于对冲锅炉冷灰斗的内部温度往往受到吸热偏差等因素的影响,与测定温度之间存在较大的偏差,进而导致高温腐蚀速率的检测结果可靠性不高。为了缓解这一问题,提出了对冲锅炉冷灰斗高温腐蚀速率高可靠性检测方法。根据对冲锅炉内部的湍流状态,解析冷灰斗的高温腐蚀机理。分别量化计算冷灰斗内部温度的热偏差系数和烟气放热系数对温度值进行修正,得到相应的等效热流密度参数,由此求解冷灰斗温度与高温腐蚀速率的相关性关系。在此基础上,结合灰度关联法分析计算得出高温腐蚀速率检测结果。经过实践测试验证了该方法所得出的检测结果有着较小的标准差,可靠性较高,满足了对冲锅炉运行状态检测的实际需求。

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。