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%。     

QGA-RFR模型在导水裂隙带高度预测中的应用

为准确预测矿井顶板导水裂隙带高度,用随机森林回归算法(RFR)筛选出开采工作面导水裂隙带高度主要影响因素;借助量子遗传算法(QGA)优化RFR中分裂属性特征值和决策树棵数2个关键参数,建立基于QGA-RFR的导水裂隙带高度预测模型;将实测的124组导水裂隙带相关数据代入模型进行训练和预测,并将预测结果与GA-RFR、RFR、BP和支持向量机(SVM)等模型预测结果对比。结果表明:QGA-RFR模型的最优参数组合为(5,350),该参数下模型预测误差值仅为0.113 8;与GA-RFR、RFR、BP和SVM等模型相比,QGA-RFR模型具有更小的平均绝对百分比误差值(0.037 63)、均方根误差值(2.129)和最大相对误差值(0.055 06),验证了QGA-RFR模型的拟合效果更优。     

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。     

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。     

管道腐蚀深度预测的优化灰色GM(1,1)模型建立及应用

管道腐蚀深度是腐蚀行为研究的重要内容，准确预测管道腐蚀深度变化规律对于保障管道的安全运行意义重大。针对传统GM(1, 1)模型背景值计算方法的不足，提出了一种基于二次多项式变换结合背景值优化的改进灰色模型，通过实例对比分析了改进模型和传统模型预测精度的差异。结果表明：当建模样本数为7时，传统模型、改进模型一(采用二次多项式变换方法所建模型)、改进模型二(采用二次多项式变换结合背景值优化方法所建模型)预测所得的平均相对误差分别为5.33%、4.00%和3.731%,因此改进模型二的预测精度高于改进模型一和传统灰色模型；当建模样本数分别为8和9时，改进模型二的预测精度仍最高，因此采用的背景值优化方法有助于提升改进模型一的预测精度；改进模型用于预测管道腐蚀深度完全可行，且所用方法具有计算简单、精度高的优点。     

BP神经网络模型的改进及其在海底管道外腐蚀速率预测中的应用

针对海底油气管道外腐蚀问题构建模型预测其腐蚀速率，建立基于改进鹈鹕优化算法(Improvement Pelican Optimization Algorithm, IPOA)的BP神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)腐蚀速率预测模型。通过Logistic-Tent混沌映射初始种群与收敛因子非线性化的方法提高鹈鹕算法(POA)的全局搜索能力和寻优精度，采用IPOA算法优化BPNN的权值和阈值，提升模型的预测精度与鲁棒性。以实海挂片试验数据为基础，建立POA-BPNN和BPNN模型作为对比。结果表明：IPOA-BPNN模型的决定系数R²为0.966 4,均方误差为0.235 3,平均相对误差为3.16%,均优于其余两个模型，模型的鲁棒性较未改进有较大的提升。这表明IPOA-BPNN模型能够为海底管道的维修与更换提供决策支持。     

GSK-XGBoost模型在井底风温预测中的应用*

为防治矿井热害,针对矿井井底风温在预测过程中精度较低的问题,提出1种网格搜索法结合K折交叉验证优化XGBoost的预测模型。通过分析确定影响井底风温的主要因素,使用网格搜索算法结合K折交叉验证,进行迭代缩小搜索范围并调参,选取最优参数配置,实现对XGBoost模型的优化,得到预测结果并与其他模型进行比较。研究结果表明:初始参数经优化后,当最大回归树深度为3且学习速率为0.1时,XGBoost回归模型性能最佳,与随机森林模型、BP神经网络模型、T-S模糊神经网络模型相比,平均相对误差分别降低了2.12%,0.88%,0.3%,均方根误差分别降低了0.66,0.24,0.11 ℃。     

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。     

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。     

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。     

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%。     

基于ISOA-RBPNN的埋地管道剩余强度预测*

为提高腐蚀管道剩余强度的预测精度，提出引入弹性梯度下降法改进BP神经网络，并融合改进海鸥优化算法(ISOA)，构建腐蚀管道剩余强度预测模型。关于改进BP神经网络模型的参数寻优，首先采用Cat混沌映射初始化改进海鸥优化算法(SOA)初始种群的分布，提升寻优能力，优化SOA的搜索方向和攻击形式，增强其全局搜索能力并提高收敛速度，然后用ISOA对弹性BP神经网络（RBPNN）模型中的权值和阈值进行寻优，最后构建ISOA-RBPNN预测模型。以管道爆破数据为例，利用MATLAB进行仿真模拟，并与PSO-BPNN模型和IFA-BPNN模型预测结果进行对比分析。研究结果表明:ISOA-RBPNN模型的各项评价指标均优于其他2个模型，预测结果较实际值误差更小，在预测腐蚀管道剩余强度领域具有更好的性能，可为后续研究腐蚀管道剩余寿命和制定维修策略提供参考依据。     

基于BP神经网络的二元混合液体自燃温度预测

为了给工业界提供一种快速预测二元混合液体自燃温度的有效途径,将试验所测不同组分及配比的168个二元混合液体的自燃温度作为期望输出,将基于电性拓扑状态指数(ETSI)理论、引入混合ETSI概念而计算出的9种原子类型所对应的混合ETSI作为输入,采用三层BP神经网络技术建立了根据原子类型混合ETSI来预测混合液体自燃温度的BP神经网络模型,并应用改进的Garson算法进行多参数敏感性分析。经模型评价验证及稳定性分析,得到训练集的决定系数R2为0.965,平均绝对误差MAE为11.892 K,测试集的交叉验证系数Q2ext为0.923,平均绝对误差MAE为15.530 K,发现该模型的预测性能优于已有的多元非线性回归(MNR)模型,表明BP神经网络模型具有较好的拟合能力和预测能力,对烷、醇类混合体系自燃温度的预测精度最佳。     

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PCA-SVM的高含硫油气混输管道腐蚀预测

为预测高含硫油气混输管道腐蚀情况,分析了导致腐蚀的原因,归纳影响腐蚀的因素。采用主成分分析法(PCA)对各种因素进行优选,摒弃相关联但贡献率较低的因素。将贡献率较大的因素作为支持向量机(SVM)的输入变量,以腐蚀率作为目标输出函数,建立管道腐蚀预测模型,并进行管道腐蚀率预测。以某公司川中地区8条运营管线为例,验证SVM方法预测管道腐蚀率的效果。结果表明,PCA-SVM方法的预测数据平均相对误差较小、吻合度高,预测结果符合实际情况。     

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。     

改进SSA-LSSVM模型在埋地管道点蚀深度预测中的应用

埋地管道点蚀深度受土壤环境、运输物质、管道材质等多种因素的影响，因此腐蚀数据存在不稳定性，会导致精确预测其点蚀深度存在较大难度，故提出RS结合MSSA-LSSVM预测模型。首先利用RS对腐蚀影响因素实现降维，提取关键影响因素；其次融合三步改进策略解决麻雀搜索算法已陷入局部最优等问题，利用时间复杂度分析对算法改进后性能进行验证；然后利用MSSA求解出LSSVM中核函数参数σ²和惩罚因子C的最优解，同时选取RBF核函数，使其预测性能达到最优，最终构建RS-MSSA-LSSVM的埋地管道点蚀深度预测模型。结果表明：优化后模型精度得到了极大的提升，且均优于其他模型，证明该模型鲁棒性较好。     

基于Faster R-CNN的海底管道智能检测方法

为提高海底管道缺陷及组件的检测精度并实现智能化海底管道安全检测,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的海底管道智能检测方法。首先,通过基值校正和分段映射-伪彩色化方法,将漏磁检测信号转化为伪彩色图,以增强漏磁信号的关键特征;其次,基于多模态数据增强来提升检测模型的泛化能力;然后,基于多模态数据增强后的样本训练改进的Faster R-CNN网络,建立最优的智能检测模型;最后,以试验场和渤海在役管道为例,验证所提方法的有效性。结果表明：所提方法的平均检测精度可达93.8%,相较原始的Faster R-CNN算法提高8%,且平均交并比达到0.75,能够精准地实现海底油气管道多目标检测,保障海底管道的安全运行。     

基于改进灰色模型的管壁蜡沉积厚度预测研究

为对含蜡原油管道中的蜡沉积厚度进行准确预测,在函数cot(x2)变换的基础上,结合平移变换思想,利用cot(x2+c)变换建立新的改进GM(1,1)模型。以现场管道结蜡数据和室内环道结蜡数据为例,对比改进GM(1,1)模型、基于函数cot(x2)变换建立的GM(1,1)模型及传统GM(1,1)模型之间的预测精度,并分析平移量c对改进GM(1,1)模型预测精度的影响。结果表明:改进GM(1,1)模型的预测精度最高,其次是基于函数cot(x2)变换建立的GM(1,1)模型,而传统GM(1,1)模型的预测精度最低;随着平移量的增大,改进GM(1,1)模型的平均相对预测误差呈现出先减小后增大的趋势,因此合理的平移量有助于模型精度的提高。应用改进GM(1,1)模型来预测管道蜡沉积厚度是可行的,该方法可为含蜡原油管道蜡沉积厚度的准确预测提供参考和借鉴。     

Mamdani型模糊推理在海底油气管道风险评价中的应用

为完善海底油气管道风险评价技术,引入模糊集理论,构建基于Mamdani型模糊推理系统的风险评价模型。依据海底油气管道的实际情况,改进传统肯特评分法,将风险因素划分为第三方破坏(TPD)、腐蚀(C)、设计(D)、误操作(IO)和自然环境(NE)5大类;用Mamdani模糊推理方法代替原有的算法,计算指标总分(IS)和泄漏影响系数(LIF),得到海底油气管道风险值;借助Matlab模糊工具箱,以某海底管道为实例进行分析。结果表明,管段3的风险高于管段2,管段4的风险高于管段1,该方法不仅比传统的肯特评分法更切合实际,且计算方便准确。