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。

基于多因素灰色模型和遗传算法的管道内修复涂层设计

近年来管道内腐蚀引起的安全事故频繁发生,现在主流的修复材料是只用一种或两种刚性粒子进行改性的环氧树脂,在应对复杂管内环境时经常会在硬度和疏水性方面表现出不足,从而易导致二次事故的发生。为提升修复材料的硬度和疏水性且为不同环境提供最合适的材料配比,设计一种用于管道内修复的新型刚性纳米粒子改性环氧树脂修复涂层。这种涂层以石墨烯改性双酚A型环氧树脂为基材,加入不同比例的纳米Al_(2)O_(3)、纳米TiO_(2)、纳米SiO_(2),通过超声波分散处理进行制备。通过正交试验法设计试验方案,分别对涂层的SEM形貌、水接触角和硬度进行测试,建立关于接触角和硬度的多因素灰色模型,采用遗传算法获取涂层材料的最佳配比。试验结果表明,用灰色模型可以准确地建立涂层性能与刚性粒子之间的关系,该涂层最佳配比可以有效提高石墨烯改性双酚A型环氧树脂的硬度和疏水性,且平均误差在4%以内,可为管内修复材料的制备提供基础。

利用灰色理论预测注水管道腐蚀速率的变化趋势

针对注水管道中腐蚀速率和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系 ,提出了利用灰色理论对腐蚀速率进行有效预测 ,同时为提高预测精度 ,对标准的GM (1,1)模型进行了合理改进 ,提出了 4种改进方法 :改进背景值、考虑初始点影响、灰色理论和BP神经网络相结合 (简称灰色神经网络 )以及灰色理论和遗传算法 (简称灰色遗传算法 )相结合等。通过示例表明 ,经过改进后的 4种方法预测精度都有所提高 ,特别是灰色理论和神经网络结合、灰色理论和遗传算法相结合预测得到的腐蚀速率和实测值能较好吻合 ,预测精度最高 ;

腐蚀管道的剩余强度计算方法研究

对目前国内外常用规范进行归纳和总结,得到5种常用方法: ASME—B31G,DM方法,Wes-2805—97,CVDA-84和J积分方法.本文将BP神经网络和遗传算法相结合,得到一种新的神经网络,并将这种神经网络成功用于计算腐蚀管道的剩余强度和最大允许注水压力.通过示例分析,对7种常用规范和本文提出的改进的遗传神经网络方法进行了比较,得到下面结论:不同计算方法计算得到的剩余强度和最大允许注水压力相差较大, Wes-2805-97规范、 ASME—B31G规范、 CVDA-84规范等都比J积分方法计算得到的剩余强度和最大允许注水压力偏大、偏保守; DM断裂力学方法计算得到的剩余强度和最大允许注水压力比J积分偏小、偏危险; J积分方法和基于J积分方法的改进的遗传神经网络方法计算结果比较接近,比较适中,可以认为是计算剩余强度和最大允许注水压力较好的方法.

预测腐蚀管道剩余强度的新方法

将BP神经网络和遗传算法相结合 ,得到了一种可计算腐蚀管道剩余强度和最大允许注水压力的新神经网络。通过实例分析 ,将 7种常用规范和改进的遗传神经网络方法进行了比较。结果表明 ,不同计算方法得到的剩余强度和最大允许注水压力相差较大 ,Wes 2 80 5 - 97规范、ASMEB31G规范、CVDA— 84规范、Irwin断裂力学方法等都比J积分方法的剩余强度和最大允许注水压力偏大 ;Burdiken和DM断裂力学方法计算得到的剩余强度和最大允许注水压力比J积分偏小 ;J积分方法和基于J积分方法的改进遗传神经网络方法计算结果比较接近 ,比较适中 。

基于改进的BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测

针对输油管道易发生腐蚀问题,建立了遗传算法(GA)优化反向传播神经网络(BPNN)的输油管道内腐蚀速率预测模型,给出了具体的优化流程。运用GA优化BPNN模型的起始权值和阈值,有效避免了单一BPNN模型陷入局部最优的问题发生,从而提升了预测的准确率。以某条输油管线为例,对改进的GA-BPNN模型进行验证和分析,结果表明:BPNN模型预测的最高相对误差高达24.49%,平均相对误差为11.13%。相较于BPNN模型,GA-BPNN模型的预测精度有了较大幅度地提高,最大相对误差仅为8.16%,平均相对误差为3.10%。因此使用GA-BPNN模型预测管道腐蚀情况可为管道的检维修提供可靠的理论依据。

腐蚀管道的可靠度分析方法研究

对腐蚀管道的模糊可靠度计算方法进行了深入研究,提出了确定性可靠度和模糊可靠度两个基本概念;提出了基于断裂失效判据、基于FAD失效评估图和基于剩余强度3种方法计算模糊可靠度的方法;提出了3种新的方法计算确定性可靠度,即改进的JC法、GA-JC法和改进的Monte—Carlo法.以胜利油田某试验区已加入缓蚀剂的注水管道为例,采用本文建立的计算模糊可靠度的3种计算方法和确定性可靠度的3种方法,分别计算注水管道可靠度随着时间的变化趋势.在模糊可靠度的3种计算方法中,基于剩余强度失效方法比较适中,是计算模糊可靠度较好的方法;在确定性可靠度的3种计算方法中,改进的Monte.Carlo法较好.

利用改进的神经网络预测腐蚀管道的剩余强度

将BP神经网络和遗传算法相结合 ,得到一种新的神经网络 ,并将这种神经网络成功用于计算腐蚀管道的剩余强度和最大允许输送压力。通过示例分析 ,得到下面结论 :不同计算方法计算得到的剩余强度和最大允许输送压力相差较大 ,Wes - 2 80 5 - 97规范、ASME -B31G规范、CVDA— 84规范等都比J积分方法计算得到的剩余强度和最大允许输送压力偏大 ;DM断裂力学方法计算得到的剩余强度和最大允许输送压力比J积分偏小 ;J积分方法和基于J积分方法的改进的遗传神经网络方法计算结果比较接近 。

石油运输管道腐蚀原因和腐蚀速率预测研究

管道运输是石油生产输送中一种重要的运输方式,其运行的安全可靠性已经引起了高度的重视。介绍了管道的腐蚀机理,分析了影响腐蚀的因素,从内、外防腐蚀,阴极保护等方面论述了防腐蚀的应对措施。为了对输油管道的腐蚀速率进行预测,掌握输油管道腐蚀的基本规律,介绍了几种常用的油气集输管道腐蚀速率预测研究方法,为今后石油运输管道腐蚀的研究及腐蚀速率预测研究的发展提供了参考方向。

基于AGA-ELM混合算法的海底管线腐蚀速率预测

为有效预测海底管线腐蚀速率,建立了自适应遗传算法(AGA)优化极限学习机(ELM)的预测模型(AGA-ELM)。根据腐蚀影响因素确定输入层参数,腐蚀速率为输出层参数;为避免模型受输入权值矩阵及隐含层偏差随机性的影响,利用AGA对两者进行优化,并采取测试法探究最优隐含层节点数及激活函数。同时,通过改进AGA的遗传算子,提高其寻优性能。以实海挂片试验数据对该模型进行实证分析,对比分析该模型与BP、ELM模型的预测结果。结果表明,AGA-ELM模型泛化性能更好、精准度更高,且预测结果的平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差均明显低于其他2种模型,提高了预测的可靠度及吻合度,为海底管线腐蚀预测研究提供了新的研究方向。

注水管道内腐蚀影响因素分析的新方法——二层改进遗传神经网络法和灰色关联分析法

将遗传算法和传统的BP神经网络有机结合起来,提出了一种对注水管道水质腐蚀影响因素进行大小排序的新方法,即二层改进遗传神经网络法。对某实验区注水水质腐蚀的影响因素进行示例分析,结果表明,二层改进遗传神经网络法得到的影响因素排序结果比灰色关联得到的排序准确一些,更能反映腐蚀的实际情况。提出的二层改进遗传神经网络法和灰色关联分析法具有相同的应用范围。该试验区注水水质的主要影响因素排序为:溶解氧(0.877)>pH值(0.856)>SRB(0.84)>温度(0.811)>压力(0.78)>CO_2(0.76)>流速(0.736)>0.7。

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。

基于AIGA-WLSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法

为了降低埋地管道腐蚀影响因素之间的复杂相关性,提高腐蚀预测精度,文中提出一种基于自适应免疫遗传算法-加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLSSVM)的埋地管道腐蚀速率预测建模方法,并采用AIGA优化模型参数,进一步提高模型的学习能力和稳定性。最后通过实例分析验证了AIGA-WLSSVM建模方法在埋地管道腐蚀速率预测中的可行性和有效性,为埋地管道的检修与更换提供参考。

基于Lasso-Wiener模型的埋地腐蚀管道可靠性评价

为研究埋地腐蚀管道的可靠性,通过套索回归算法对影响管道腐蚀的关键因素进行数据提取和降维,建立基于维纳退化模型和加速应力方程的可靠性分析模型,并利用马尔科夫链-蒙特卡洛方法对未知参数进行估值。以某腐蚀管道为例,选取5个因素作为土壤腐蚀代表因素,管道可靠性先保持平稳后急剧减小,可靠度为90%的时长为12.5年,剩余寿命为14.7年,与实际情况相符。该模型是通过产品性能退化过程建立的可靠性模型,具有较好的适应性和准确性,研究结果为小样本数据的利用提供了实际参考。