深水测试平台地面管道冲蚀速率预测模型

深水测试平台地面管道易受高压携砂介质冲蚀损伤,准确预测其冲蚀速率,对保障其运维安全具有重要意义,但常用Tulsa冲蚀预测模型主要针对碳钢和铝材,不适用于深水测试平台地面管材为低合金钢AISI4130特殊材质的冲蚀预测。为了扩大Tulsa模型在深水测试平台地面管道冲蚀速率预测的适用性,采用显示动力学方法建立了颗粒冲击靶材的有限元模型,考虑颗粒冲击速度与冲击角度对冲蚀预测模型关键参数的影响,从而改进Tulsa模型中的关键参数,最后将改进后的冲蚀速率预测模型计算结果与文献实验数据以及Tulsa模型计算结果进行了对比。结果表明:①颗粒冲蚀靶材的机理主要是切削和变形磨损,冲蚀速率随颗粒冲击角度增大呈先升高后下降趋势,最大值出现在30°;冲击速度增加引起冲蚀速率呈幂函数升高;②通过模拟颗粒多角度冲击靶材的情况,得到了更加准确的颗粒冲击靶材的分段多项式函数,相较原Tulsa模型仅通过10°与15°两种冲击角度试验,拓宽了Tulsa模型在深水测试平台地面管道冲蚀速率预测的适用性,其中分段角度为30°,与冲蚀速率最大值出现在30°的冲击角度相对应;③颗粒冲击速度较大时(大于10m/s),改进后的预测模型计算结果优于Tulsa模型计算结果,且相对误差随冲击速度的升高而减小,表明本文预测模型适用于深水测试平台介质高速流动的实际工况。

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。

基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法

温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法。首先,采集温湿度、光照强度、CO_(2)浓度不同组合下的番茄光合速率,构建样本集,并采用五折交叉验证法(Cross-Validation)对数据进行预处理。以预处理的数据为基础,分别基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVR)、布谷鸟优化极限学习机(CS-ELM)和北方苍鹰优化高斯过程回归(NGO-GPR)算法建立番茄光合速率预测模型对光合速率进行初步预测,然后采用Stacking算法通过基于决策树的集成学习模型(XGBoost)组合各基础模型的预测结果,进而实现多模型融合。仿真分析结果表明,与单一预测模型相比,基于多模型融合的光合速率预测模型充分发挥了各基础模型的优势,可以进一步提高光合速率预测的准确性和稳定性,该模型验证集MAE为0.569 7μmol/(m^(2)·s),RMSE为0.721 4μmol/(m^(2)·s)。因此,本文提出的方法在温室作物光合速率预测方面具有一定的优势,可为温室番茄等作物光环境优化调控提供一定的理论基础和技术支撑。

基于动网格6DOF模型的框架式流速仪水力特性数值模拟与明渠测流速率常数预测

为分析明渠内框架式流速仪流场特性与运动姿态,同时对流速仪倍常数K和摩阻系数C进行率定,根据不可压缩流体流动的Navier-Stokes方程和SST k-ω湍流模型,结合VOF多相流模型,建立动态网格下的6自由度(6DOF)刚体动力学耦合数值仿真模型,对水冲击流速仪旋桨使之被动旋转过程进行了仿真,分析了流速仪在不同位置对流速仪倍常数K和摩阻系数C的影响规律。结果表明:采用动网格6DOF模型可以较好地模拟框架式流速仪在明渠的流动状态,仿真结果可靠性较高;通过对不同时刻转速与流速拟合曲线分析可知,流速仪位置不同会影响流速仪摩阻系数C,对流速仪倍常数K影响不大。研究结果可为进一步研究框架式流速仪优化和不同含沙水流条件下对流速仪的磨损提供参考。

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。

砂黏复合地层盾构掘进参数变化规律及掘进速率预测研究

为研究砂黏复合地层中复合比与盾构掘进参数之间的规律,依托石家庄地铁1号线白留区间隧道工程,基于现场盾构掘进试验,通过对盾构原始掘进参数的二次转换,建立标准推力-标准转矩特征空间,并对传统盾构掘进速率模型进行修正。研究结果表明:1)正常掘进状态下,标准推力和标准转矩成对数关系,随着复合比的降低,标准推力和标准转矩增加;2)根据参数点在特征平面的分布和对应的施工状态,将特征平面划分为Ⅰ区(正常掘进区)、Ⅱ区(转矩偏大区)和Ⅲ区(推力偏大区),并依据复合比的不同,将正常掘进区进一步划分为Ⅰ1、Ⅰ2、Ⅰ3、Ⅰ4区;3)基于标准推力和标准转矩,建立适用于砂黏复合地层的掘进速率预测模型。

关于用岩体分类预测TBM掘进速率AR的讨论

以Maen、Pieve、Cogolo和Varzo 4条隧道为例,本文分析说明了岩体质量分类系统不能预测TBM净掘进速率PR的原因:由于影响岩体可掘进性的因素与影响岩体质量的因素不一样,且岩体质量分类系统多采用半定性半定量的评分形式描述岩体条件,故岩体的质量分数值与TBM的净掘进速率PR很难有一一对应的关系。因此,岩体质量分类系统和基于此的预测模型不能够用来预测TBM的净掘进速率PR。根据TBM施工隧道岩体分类的目的及TBM施工的特点,提出预测TBM净掘进速率PR的岩体分类系统应与评价岩体稳定的岩体分类系统分开进行。用岩体可掘进性分类系统预测净掘进速率PR,用岩体质量分类系统预测TBM利用率U,从而计算出TBM的掘进速率AR。

海洋环境中平台钢腐蚀速率的三层BP神经网络预测

利用三层BP神经网络预测海洋环境因素对材料的腐蚀速率的影响。结合实测的pH值、温度、溶解氧、盐度、生物附着等影响因素,分析了上述环境因素对平台钢腐蚀的影响,建立环境因素与腐蚀速率之间的映射关系,预测了平台钢在海洋环境中的腐蚀速率。结果表明,全浸区腐蚀速率预测误差为6.95%,潮差带腐蚀速率预测误差为4.2%,预测精度较高。说明利用三层BP神经网络预测钢在海水中腐蚀速率技术可行,具有较高的预测精度和应用价值。

ISO 9223—2012标准碳钢大气腐蚀速率预测方程在我国典型地区的适用性研究

目的对ISO 9223—2012标准中碳钢大气腐蚀速率预测方程在我国的适用性进行验证。方法利用我国典型沿海地区、盐渍区、工业污染区的碳钢大气腐蚀数据和同期环境数据,分析碳钢大气腐蚀速率预测值和实测值之间的差异,验证ISO 9223—2012标准碳钢大气腐蚀速率预测方程在我国的适用性。结果根据ISO 9223—2012标准碳钢大气腐蚀速率预测方程,利用气温、相对湿度、二氧化硫沉积速率、氯离子沉积速率四项环境因素数据预测碳钢第一年大气腐蚀速率,在我国12个典型地区的预测效果较好,R^2达到0.90。根据预测值划分的腐蚀等级与实测值划分结果一致性好。结论 ISO 9223—2012标准碳钢大气腐蚀速率预测方程适用于我国大气环境,预测方程中氯离子沉积速率数据可以直接采用挂片法数据。

CO_2与土壤水分交互作用的番茄光合速率预测模型

为了实现不同土壤水分管理下的CO_2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO_2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数R2为0.925;花期预测模型的决定系数R2为0.920,果期预测模型的决定系数R2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO_2浓度,得到的CO_2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO_2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO_2气肥的精细调控具有重要意义。

从氨基酸序列预测蛋白质折叠速率

蛋白质折叠速率预测是当今生物物理学最具挑战性的课题之一.近年来,许多科研工作者开展了大量的研究工作来探索折叠速率的决定因素,许多参数和方法被相继提出.但氨基酸残基间的相互作用、氨基酸的序列顺序等信息对折叠速率的影响从未被提及.采用伪氨基酸组成的方法提取氨基酸的序列顺序信息,利用蒙特卡洛方法选择最佳特征因子,建立线性回归模型进行折叠速率预测.该方法能在不需要任何(显示)结构信息的情况下,直接从蛋白质的氨基酸序列出发对折叠速率进行预测.在Jackknife交互检验方法的验证下,对含有99个蛋白质的数据集,发现折叠速率的预测值与实验值有很好的相关性,相关系数能达到0.81,预测误差仅为2.54.这一精度明显优于其他基于序列的方法,充分说明蛋白质的序列顺序信息是影响蛋白质折叠速率的重要因素.

基于RF-GOA-RVM的海底管道腐蚀速率预测

针对油气管道腐蚀预测模型参数确定困难及预测精度不高等问题,提出一种基于RF-GOA-RVM的腐蚀速率预测新方法。运用随机森林(RF)筛选海底管道腐蚀影响因素,确定腐蚀主要因素;用蝗虫算法(GOA)优化相关向量机(RVM)参数,预测管道腐蚀速率。仿真实验表明:与粒子群算法-相关向量机(PSO-RVM)和RVM相比,RF-GOA-RVM模型稳定性更好,预测精度更高,可为海底管道腐蚀失效预测提供决策依据。

基于KPCA-ICS-ELM模型的油气水混输管道腐蚀速率预测分析

由于油气水混输管道内的腐蚀性物质含量较多,因此,腐蚀速率相对较快。研究提出了一种基于KPCA-ICS-ELM模型的腐蚀速率预测模型,首先对KPCA(核主成分分析)算法、ICS(改进布谷鸟搜索)算法、ELM(极限学习机)算法分别进行介绍,提出KPCA-ICS-ELM模型的组合方法以及模型评估方法,在此基础上,通过实验的方式获取油气水混输管道的腐蚀速率数据,进而构建指标体系,通过实例验证的方式证明本次所提模型的可行性,通过与其它模型进行对比,证明此模型的先进性。结果表明:通过使用KPCA模型对影响混输管道内壁均匀腐蚀的影响因素进行分析发现,介质中的H_(2)S含量、CO_(2)含量、温度、流速、pH值对于均匀腐蚀速率的影响相对较大,使用本次研究所提出模型进行均匀腐蚀速率预测的最小误差为1.24%,均方根误差为0.9339%,希尔不等系数为0.5273%。与其它模型相比,本次研究所提模型的精度相对较高,证明使用KPCA-ICS-ELM模型对油气水混输管道进行均匀腐蚀速率预测的可行性及先进性相对较强。

基于IFA-BPNN的长输管道外腐蚀速率预测

目的构建陆地长输管道外腐蚀速率的预测模型,提升管道外腐蚀速率预测的精度,对长输管道外腐蚀状态进行准确把控。方法深入解析了萤火虫算法(FA)的工作原理,针对FA易出现陷入局部最优或因控制参数设置不合适而导致函数无法收敛等问题,提出了FA的改进方案:采用Logistics混沌映射的方法初始化萤火虫的位置,提升萤火虫种群的所养性;引入一种新的惯性权重计算方法来改进萤火虫位置移动公式,提升FA全局寻优能力。利用改进的萤火虫算法(IFA)对误差反向传播神经网络(BPNN)初始权值和阈值进行优化,建立基于IFA-BPNN的长输管道外腐蚀速率预测模型。以111组长输管道外腐蚀检测数据为例,在MATLAB中进行模拟仿真计算,使用粒子群算法优化的BPNN(PSO-BPNN)、遗传算法优化的BPNN(GA-BPNN)以及未进行优化的BPNN作为对比模型进行对比分析。结果使用IFA优化BPNN,大幅提升了BPNN模型的预测精度。使用IFA-BPNN模型预测12组管道腐蚀速率,平均相对误差仅为5.94%,预测结果的R2为0.99595,均优于BPNN、PSO-BPNN以及GA-BPNN模型的预测结果。结论IFA-BPNN作为预测管道腐蚀速率工具具有较好的预测精度和鲁棒性。

优化的Gray Markov模型在埋地管道腐蚀速率预测中的应用

为提高埋地管道剩余寿命预测的精确度,对传统灰色马尔科夫预测模型进行优化。将管道腐蚀速率视为一个灰色系统,对灰色模型的原始数据光滑处理后建立等维新信息无偏灰色模型,预测腐蚀速率的宏观值。以优化的灰色模型预测值残差为基础结合马尔科夫链模型,进行二次平滑处理和白化系数寻优,得出残差修正值。最终,结合两种优化模型得出管道腐蚀速率的预测值。实例检验证明,该模型能有效克服系统长期动态预测上的不足,与传统灰色马尔科夫链预测模型相比,预测精度提高了40. 33%,预测结果与实测值有更高的拟合程度。

基于LASSO-WOA-LSSVM的海洋管线外腐蚀速率预测

目的构建海洋管线外腐蚀速率预测模型,提高海底油气管线外腐蚀速率预测的准确性。方法建立基于套索(LASSO)回归和鲸鱼优化算法(WOA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)腐蚀速率预测模型,采用LASSO回归方法对指标进行筛选,提取海洋管线腐蚀的主要影响因素。应用最小二乘支持向量机算法建立海洋管线外腐蚀速率预测模型,并使用鲸鱼优化算法对模型参数进行优化,避免了参数取值对模型回归性能的影响。以海洋挂片实验为例,通过MATLAB进行模拟仿真,分析验证模型预测结果,并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果 LASSO回归算法筛选得到影响腐蚀速率的主要因素为:温度、溶解氧含量、pH值。采用WOA-LSSVM模型所预测的结果与实际值较为吻合,其平均相对误差为2.23%,均方根误差(RMSE)为0.3248,决定系数R2达到0.9708,均优于其他两种模型。结论基于LASSO回归和鲸鱼优化算法的最小二乘支持向量机预测模型具有更优的泛化能力和预测精度,为海底管道腐蚀研究工作提供了新思路,也为海洋油气输送系统的结构安全与风险防范提供了参考。

盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型研究

目的 提升盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率预测精度,以保障盐穴储气库的设施健康和运行安全。方法 建立基于小波核主成分分析(KPCA)和改进灰狼算法(IGWO)优化的极限学习机(ELM)腐蚀速率预测模型。以某盐穴储气库注采管柱为例。首先选取10种腐蚀影响因素,建立盐穴储气库注采管柱的内腐蚀指标体系;其次通过小波KPCA提取影响注采管柱内腐蚀的关键特征,后利用IGWO对ELM模型参数ωj和bj进行迭代寻优,进而建立IGWO–ELM盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型;最后在MATLAB中进行仿真计算,将IGWO–ELM模型与ELM、PSO–ELM、SSA–ELM模型进行预测误差对比。结果 经小波KPCA特征提取后得到包含98.61%原信息的3项主成分,IGWO–ELM模型的预测结果与实际值吻合度高,其均方根误差为0.008 8,平均绝对百分比误差为0.260 9%,决定系数(R^(2))高达0.992 5,比其他3个对比模型的性能更优。结论 小波KPCA特征提取能力优良,IGWO–ELM模型能够有效预测盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率,为盐穴储气库注采管柱的腐蚀研究提供了新的思路与方法。

接地网腐蚀性评价方法与腐蚀速率预测

通过分析土壤中接地网的腐蚀机理和影响因素,并在此基础上结合目前国内外土壤腐蚀性的各种评价指标和评价方法,提出了八指标综合评分法。结果表明:该评分与实测腐蚀速率间有良好的线性关系,通过数据拟合得到评分与腐蚀速率的关系式(vcorr=0.921Z-0.168 38),并经过数据验证了该模型在一定范围内可以实现接地网腐蚀速率的预测。

基于PCA-BAS-PPR的海底管道外腐蚀速率预测模型

为提高海底管道腐蚀速率的预测精度,提出基于主成分分析法(PCA)和天牛须搜索(BAS)算法优化的投影寻踪回归(PPR)预测模型以减小风险事故带来的损失。通过PCA对数据进行预处理,提取影响管道腐蚀的主因素,应用PPR建立腐蚀预测的数学模型,并采用BAS对模型进行优化。最后,以某海域海底管线为例,采用实海挂片试验采集数据,在MATLAB中进行仿真,并将仿真拟合值与实际值对比。结果表明:PCA-BAS-PPR预测的精度更高,模型的性能更好,为管道腐蚀预测提供了新思路。