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。

高速数据通道技术在RAID系统中的应用

本文介绍了在磁盘阵列系统中应用的各种高速总路线技术 ,根据磁盘阵列的特点提出了一种使用高速数据通道的新方法。

高速光纤通道技术在RAID系统中的应用

本文根据磁盘阵列的特点 ,提出了一种在磁盘阵列中使用高速光纤通道技术的新方法。