基于RS-SVM的城市埋地燃气管道外腐蚀情况评价

为提高城市埋地燃气管道外腐蚀情况评价的准确性,识别影响管道外腐蚀的主要因素,构建评价指标集,结合粗糙集(RS)与支持向量机(SVM)的优势,建立管道外腐蚀情况预测评价模型。给出具体评价步骤,包括收集样本数据、预处理数据、用属性约简算法筛选核心指标集、用SVM训练器训练数据,形成检验模型。以某条城市燃气管线为例进行实例验证和分析。结果表明:用RS-SVM模型预测评价管道的腐蚀等级与实际结果一致,传统方法预测管道腐蚀速率平均相对误差为14.1%,RS-SVM模型预测的平均相对误差为7.9%,较之传统方法精度更高。     

基于灰色支持向量机的湿天然气集输管道腐蚀研究

湿天然气集输管道系统运行时间长,管道腐蚀严重,失效泄漏事故频发,其系统风险评价面临诸多问题,因而研究其腐蚀率预测有重要意义。基于灰色支持向量机(GSVM)方法,综合考虑管道材质及其各种影响因素,对其进行灰色相关分析,并根据结果选取有较高相关度的影响因子作为输入变量,将腐蚀率作为目标输出函数,建立湿天然气集输管道腐蚀预测模型。并通过实证分析比较,发现用该模型计算出的管道腐蚀率平均相对误差较小,其预测结果与实际值吻合程度较高,使预测精度得到提高。     

基于KPCA-ALO-WLSSVM的埋地管道外腐蚀速率预测北大核心CSCD

为提高埋地油气管道外腐蚀速率预测精度,建立了一种基于KPCA-ALO-WLSSVM的埋地管道外腐蚀速率预测模型。以沿川气东送管线所做埋片试验获取的数据为例,首先利用核主成分分析(KPCA)对管道外腐蚀影响因素进行处理,以重构的综合指标作为模型的输入值;然后利用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)对外腐蚀因素和速率进行仿真建模,并利用蚁狮优化算法(ALO)对WLSSVM建模中的参数进行寻优。结果表明:KPCA提取了累计贡献率为97.84%的3个主元,减化了建模过程的复杂性;所构建的ALO-WLSSVM外腐蚀速率预测模型的平均相对误差为4.390%,均方根误差为0.276,各项指标均优于其对比模型,证明了本模型具有更好的学习性和更高的拟合效果。     

凝析气田集输管线腐蚀预测研究

为提高凝析气田集输管线腐蚀速率的预测精度,基于灰色关联分析(GRA)法,融合随机森林回归(RFR)算法,建立内腐蚀速率预测模型,分析气田集输管线内腐蚀原因;采用GRA优选特征因素变量作为RFR的输入,以内腐蚀率作为目标因素输出,并以雅克拉凝析气田数据为例,对比验证构建的RFR预测模型、反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)预测模型。结果表明:通过GRA排序得到管线内腐蚀的主要因素有:CO2体积分数、Cl-质量浓度、压力、温度、流速。同时RFR预测模型的均方根误差、平均相对误差均低于对比模型相应值,且决定系数达到96. 48%。     

腐蚀管道寿命可靠性的步降应力加速试验研究

为保障油气管道安全运营,需研究腐蚀管道寿命的可靠性。首先基于管道失效机理,采用步降应力加速寿命试验(SDSALT)方法,获得不同温度下腐蚀率样本;其次利用加速因子和逆幂律加速方程建立数据折算模型,将腐蚀率样本转换为应力作用失效时间并截尾抽样后作为输入,求得含未知参数的准样本;然后通过准样本估计Weibull分布的3个参数,进而得到以温度和时间为自变量的管道可靠性函数;最后以H_2S/CO_2环境中运营的N80管道为例,验证所建腐蚀管道寿命预测方法的可靠性。结果表明,该方法大幅缩短试验时间,对管道寿命预测准确,并分析出管道可靠性的降低速度随温度和时间的增加先增大后减小,可应用于管道的适用性评价。     

基于误差补偿的GM-RBF海底管道腐蚀预测模型

为准确预测海底油气管道腐蚀剩余寿命,构建基于误差补偿原理的灰色径向基函数(GM-RBF)神经网络腐蚀速率预测模型。首先,建立腐蚀速率的灰色模型(GM),将腐蚀速率灰色预测值作为径向基(RBF)神经网络的输入,残差作为输出,训练神经网络得到误差补偿器;其次,补偿新的灰色预测值,得到腐蚀速率的最终预测值;然后,根据预测结果计算出年腐蚀深度,结合剩余强度准则,计算管道剩余寿命;最后,以某海底管道为实例,验证模型的预测有效性。结果表明:单一使用GM模型预测的相对误差为17.48%,用GM-RBF模型预测的相对误差为6.37%,并预测出管道的剩余寿命为5.4年,GM-RBF模型提高了预测精度,且能够较好地描述腐蚀发展趋势。     

深部矿山锚杆腐蚀失效风险评估研究

为解决地下矿山锚杆腐蚀失效问题,提出一种基于预测锚杆腐蚀失效速率的数学模型。收集矿山腐蚀失效锚杆相关数据,采用主成分分析法和梯度提升树方法,从原始数据中提取有用信息,并结合支持向量机(SVM)模型,预测复杂矿山环境中锚杆的腐蚀失效概率,利用具有连续特征和空间数据的数据集测试该模型,分析各环境因素对腐蚀失效影响权重,并与SVM、GTB-SVM这2种模型进行对比分析。研究结果表明：基于主成分分析的特征变换是可靠的风险预测方法,PCA-SVM模型在预测精度和结果的稳健性方面表现优越,训练集AUC值达到0.84、测试集达到0.83。该模型作为一个有用的在线工具,能够支持过程系统的安全和数字化。文中提出的主成分分析SVM模型,能够准确预测锚杆腐蚀失效的腐蚀概率。     

尾段残差修正GM(1,1)模型在管道腐蚀预测中的应用

为解决海底油气管道由于外表面破损引起腐蚀加快,进而导致管道腐蚀失效的问题,基于传统灰色模型,建立尾段残差修正GM(1,1)模型,用以预测管道剩余寿命。首先,检验管道腐蚀深度数据的光滑性和准指数规律性,建立灰色微分方程;然后利用最小二乘法求出方程参数值,用传统灰色模型预测腐蚀深度,并对残差进行修正,从而得到一个完整的用于海底管道腐蚀趋势预测的尾段残差修正GM(1,1)模型,并对预测结果进行后验差检验。最后以某一海底管道试验段为例,预测管道剩余寿命。结果表明,传统管道腐蚀深度预测灰色模型预测相对误差为36.7%,尾段残差修正GM(1,1)模型预测的相对误差为3.79%,后者预测精度等级更高。     

灰色-马尔科夫链模型在埋地油气管道腐蚀预测中的应用

针对我国埋地油气管道泄漏事故发生频繁的现状,为了准确地预测油气管道的腐蚀状况,应用灰色GM(1,1)模型对埋地管道的管壁最大腐蚀深度进行预测,并结合马尔科夫链模型对管壁腐蚀的最大概率状态进行分析和预测,实现对埋地油气管道腐蚀现状和运行情况的科学评价和预测,并对模型精度进行检验。结果表明:在检测数据较少的情况下,该组合模型能够很好地预测油气管道的最大腐蚀深度和腐蚀状况,为管道的进一步维护、维修和检测提供参考依据,对于保障油气管道安全运行具有重要的指导意义。     

埋地管道腐蚀剩余寿命预测概率模型

为考察腐蚀参数的不确定性对埋地管道失效和剩余寿命的影响,建立以Shell—92确定性模型为基础的管道腐蚀剩余寿命预测概率模型。采用Monte-Carlo方法计算管道剩余寿命及其累积分布函数,并进行参数敏感性分析,详细研讨影响埋地管道腐蚀剩余寿命的主要参数及其随服役时间的变化规律。计算结果表明,提出的管道腐蚀剩余寿命预测模型能有效预测实际中受多因素影响的管道失效和剩余寿命问题。     

基于管线积液的腐蚀位置预测研究

随着油田开采率地不断提高,油气含水率也愈来愈高。长距离输送管道输送原油时不免携带有较高的水量,从而引起管道腐蚀,腐蚀会严重影响经济效益甚至人身安全。本文通过液滴携带机理研究实际工程管道运输过程中形成积液的情况从而预测腐蚀可能性,通过计算预测可能存在积液发生腐蚀的位置并与实际中发生腐蚀的位置做对比。经验证,在腐蚀严重段的7处位置有4处预测准确。结果表明,此预测研究模型具有工程指导意义。     

天然气管道内腐蚀影响因素的灰色综合关联度分析

对天然气管道内腐蚀的评价是管道腐蚀与防护工作中的重要环节。为对天然气管道内腐蚀进行风险分析,引入了系统理论中灰色综合关联度的相关知识。采用该方法,以H2S、CO2和缓蚀剂3项造成天然气管道内腐蚀的因素为例,列出了灰色关联度分析的具体步骤,并对各因素进行灰色综合关联度计算。结果表明,该方法的评价结果与期望值相符,可以作为评价天然气管道内腐蚀的一种新方法。     

岩溶塌陷倾向性等级的KPCA-SVM预测模型

为了快速、有效地预测岩溶塌陷倾向性等级,在统计分析大量观测实例的基础上,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为特征指标。利用核主成分分析(KPCA)方法在高维空间提取岩溶塌陷影响因子的主成分,将获取的主成分作为支持向量机(SVM)的特征向量,建立基于KPCA的岩溶塌陷倾向性等级的SVM预测模型。将12组观测数据作为学习样本对模型进行训练。采用回代估计法进行回检,误判率为0。利用训练好的模型对2组待判样本进行预测。结果表明:经KPCA后指标个数减少,相关性降低,SVM运算的复杂度降低。用该模型所得预测结果的准确率为100%。     

不同初始条件的UGM(1,1)管道腐蚀预测建模研究

为研究非等间距灰色模型(UGM(1,1))的初始条件对管道腐蚀预测的影响,首先,探讨现有4种不同初始条件的UGM(1,1)管道腐蚀预测模型的建模步骤;其次,融合新陈代谢和新信息优先原理的建模思想,对现有的初始条件进行优化,建立初始条件滑动的非等间距管道腐蚀预测灰色模型(SUGM(1,1,ρ));最后,以某海洋立管为例,预测其腐蚀速率,对比分析SUGM(1,1,ρ)模型和现有4种不同初始条件的UGM(1,1)模型的预测效果,验证SUGM(1,1,ρ)模型的有效性。结果表明:用现有4种不同初始条件的UGM(1,1)管道腐蚀速率预测模型所得预测结果的平均相对误差分别为3. 16%、3. 35%、3. 49%和3. 36%,用SUGM(1,1,ρ)模型所得预测结果的平均相对误差为1. 77%。     

内腐蚀海底管道剩余强度的FOA-GRNN模型

为探究内腐蚀海底管道剩余强度,保证管道安全运营,基于管道壁厚、直径,腐蚀深度、长度、宽度和极限抗拉强度等影响因素,提出果蝇优化算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的剩余强度计算方法,应用GRNN构建剩余强度预测模型;采用FOA优化模型,人为设置光滑因子的负面影响;通过有限元模拟生成影响因素和剩余强度数据库,并采用FOA-GRNN模型训练和预测;以巴西国家石油研究中心的极限强度爆破试验数据为例,分析验证预测模型。结果表明:FOAGRNN模型对有限元模拟数据的剩余强度预测平均相对误差(ARE)为16.53%,对试验数据预测ARE为7.81%,预测结果合理、准确。     

基于FA-BAS-ELM的海洋油气管道外腐蚀速率预测

为提高海洋油气管道外腐蚀速率预测的精度和效率,建立基于因子分析(FA)和天牛须搜索算法(BAS)的极限学习机(ELM)腐蚀速率预测模型。利用FA对影响因素数据集进行降维处理,确定预测模型的输入变量;建立ELM预测模型,并采用BAS对ELM模型的参数进行优化,避免参数取值随机性对模型预测性能的影响;以实海挂片试验为例,通过建模仿真评价模型的预测性能,并与其他模型进行对比分析。结果表明:FA-BAS-ELM预测模型的平均绝对误差(MAPE)仅为1.92%,决定系数R²高达0.9949,相比于其他模型,该模型具有更优的预测性能。     

基于RBI的苯乙烯/环氧丙烷装置压力管道在线检验研究

对苯乙烯／环氧丙烷装置进行腐蚀回路划分,并将腐蚀回路中的压力管道按照管径、材质及用途等因素划分为不同的组别后进行RBI分析。根据风险评估结果,结合压力管道的使用情况、失效机理及剩余使用寿命等确定下一个检验周期和检验策略。以腐蚀回路中的组别作为检验单元,根据其失效可能性及风险等级确定各检验单元的检验比例和检验方法进行在线检验。结果表明：基于RBI分析结果的压力管道在线抽检方法可以验证风险评估的结果,同时还可以满足使用单位对管道的风险控制要求。     

基于有限元分析的X80高钢级管道剩余强度计算公式构建

为了更加精确地计算X80高钢级管道剩余强度,以有限元分析理论基础为依据,采用ANSYS WORKBENCH软件对含腐蚀缺陷的X80高钢级管道进行仿真模拟。基于X80高钢级管道有限元模型计算结果,选用1stOpt软件,用拟合的方法构建出以腐蚀缺陷长度、腐蚀缺陷深度、管径、壁厚等因素为变量的X80高钢级管道剩余强度计算公式,将拟合公式与PCORRC,DNV RP-F101和LPC-1等3种评价方法的准确性进行对比、验证和分析。结果表明:拟合公式的误差较小,具有较好的适用性。研究结果对改进现有评价方法具有参考作用。     

最优加权组合模型在管道腐蚀预测中的应用

为构造海底混输管道腐蚀最优加权组合预测模型，针对传统非等间距GM(1,1)管道腐蚀预测模型中初始条件的选取问题，提出了新信息优先原理下的NEGM(1,1,τ)海底管道腐蚀速率预测模型，以充分发挥建模序列中各分量对预测系统的修正作用；引入ARIMA预测模型，在3个不同定权准则下与NEGM(1,1,τ)模型形成管道腐蚀加权组合预测模型，并通过评价指标函数实现组合模型的性能评价。研究结果表明:组合模型2的海底混输管道腐蚀速率预测值与实际值的平均相对误差为0.495 4%，评价指标函数RMSE,AARD和MAPE的值分别为0.1936%,0.1275%和0.595 3%，均优于其他2个准则下的组合模型。建立NEGM(1,1,τ)-ARIMA海底管道腐蚀速率最优加权组合预测模型，从多角度挖掘了管道腐蚀速率序列中的可靠信息，预测结果的可信度更高。     

基于SVM耦合遗传算法的回采工作面瓦斯涌出量预测

为了对回采工作面瓦斯涌出量进行预测,提出将支持向量机(SVM)与遗传算法(GA)相耦合。利用GA寻找SVM最优的惩罚参数c和核函数参数g,并结合SVM训练速度快且具有良好泛化性能的特点,建立了基于SVM耦合遗传算法的回采工作面瓦斯涌出量预测模型。煤层深度、煤层厚度、煤层倾角、开采层原始瓦斯量、煤层间距、采高、临近层瓦斯含量、临近层厚度、层间岩性、工作面长度、推进速度、采出率、日产量对瓦斯涌出量的影响是复杂的、非线性的,因而将其作为预测的影响参数。将瓦斯涌出量作为目标参数。分别将影响参数和目标参数作为GA-SVM的输入值和输出值进行训练,训练后的预测输出和期望输出之间的误差绝对值作为GA的适应度函数值进行参数优化。结果表明,该预测模型预测的最大相对误差为5.878 2%,最小相对误差为0.923 0%,平均相对误差为2.180 9%,相比耦合前及其他预测模型有更强的泛化能力和更高的预测精度。