基于DE-BPNN模型的含腐蚀缺陷管道失效压力预测*

为提升含腐蚀缺陷管道失效压力预测精度,准确把控管道状态,建立基于DE-BPNN的含腐蚀缺陷管道失效压力预测模型,有效避免BPNN模型陷入局部最优问题,提升预测精度。基于61组管道爆破实验数据,分别用DE-BPNN与BPNN模型进行仿真计算。结果表明:DE-BPNN预测结果平均相对误差为3.26%,R²为0.985 85,预测精度较BPNN模型有明显提升。应用DE-BPNN模型预测含腐蚀缺陷的管道失效压力可为长输管道运输调配和检维修提供决策支持。     

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。     

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。     

内压作用下含体积型缺陷弯管极限载荷研究

油气管道一旦发生泄漏失效容易引发爆炸等灾难性事故,而管路中的弯管段是容易发生失效的部分,弯管段承载能力的高低将影响整个管道系统的安全性。为了解决油气管线中弯管的失效问题,考虑几何和材料非线性,建立内压作用下含体积型缺陷弯管的有限元模型,并与爆破试验结果对比验证模型的有效性,确定管道的失效判定准则。研究表明影响弯管极限载荷的主要因素有缺陷的几何尺寸、相对位置以及弯曲半径。基于模拟计算,讨论各因素对含缺陷弯管极限载荷的影响规律,通过对计算结果进行非线性拟合,提出内压作用下含体积型缺陷弯管的极限内压预测公式。该公式将为含缺陷弯管的剩余强度评价和完整性评价提供一定依据。     

基于有限元的含腐蚀缺陷原油集输管道剩余强度研究*

为研究含腐蚀缺陷原油集输管道的剩余强度,以延长油田集输系统常用的20#管线钢为例,采用ABAQUS建立1/2腐蚀管道有限元模型,研究单个均匀腐蚀缺陷对集输管道剩余强度的影响,分析缺陷位置、缺陷长度、缺陷宽度和缺陷深度的影响规律,并采用Matlab对缺陷长度和缺陷宽度角的模拟结果进行拟合,拟合确定系数R2均达99.0%以上。结果表明:集输管道的剩余强度受缺陷位置的影响较小;随着缺陷长度的增加先减小后保持不变,随着缺陷宽度的增加先略微增加后保持不变,建立缺陷深度分别为1.5,2.0,2.5 mm的有限元模型,得到缺陷临界长度分别为210,140,130 mm,缺陷宽度角分别为56°,57°,141°;剩余强度受缺陷深度的影响最大,会随着缺陷深度的增加而减小;缺陷深度越大,缺陷长度和缺陷宽度对剩余强度的影响越大。     

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。     

基于漏磁检测数据的长输管道适用性评价

管道的适用性评价技术就是对含有缺陷的管道是否继续适用及如何继续适用的定量评价,对缺陷管道的检测和维修周期都有着重要的依据。考虑长输管道管体腐蚀检测最常用的漏磁通检测（MFL）技术,比较相关的标准,提出管道风险的＂木桶效应＂,即管道最危险点的承载能力决定着整个管道的承载能力。建立在役长输管道腐蚀缺陷检测基础上的适用性评价模型,并用工程算例验证,能直接处理漏磁通检测的管道数据,计算缺陷管道剩余强度,预测缺陷管道的剩余寿命。     

基于紧凑拉伸试验的含缺陷燃气管疲劳寿命预测分析

为分析预测含缺陷燃气管道的疲劳寿命,实现燃气管道分类分级监测和维护。在理论分析含缺陷管道疲劳寿命预测模型的基础上,通过MTS电液伺服疲劳试验机测试获得同一应力比下4种不同应力强度因子的疲劳裂纹扩展速率,进而构建含缺陷燃气管道疲劳寿命的实用模型。以安徽淮南天然气二气源管道工程实际参数为例,预测分析类似条件下含缺陷燃气管道的疲劳寿命,为燃气管道监测维护与分类分级管理提供可靠依据。结果表明:管道的疲劳寿命与裂纹深度变化近似成线性关系,与内压幅值变化近似成指数为负的幂函数关系,且管道输送压力变化幅值不应超过1.5 MPa。     

含腐蚀缺陷的X80高钢级管道失效评估研究

综合对比分析了ASME B31G、RSTRENG、DNV RP-F101等6种含腐蚀缺陷管道剩余强度的评估方法。将各方法应用到含腐蚀缺陷的X80高钢级管道进行失效压力预测,并将计算结果与全尺寸爆破实验结果进行对比,研究不同评估方法评估结果的准确性,以及管壁厚度、缺陷深度比和流动应力取值对评估结果的影响。研究结果表明,DNV RP-F101、PCORRC和LPC-1这3种方法更适用于含腐蚀缺陷的X80高钢级管道的失效评估。     

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。     

基于遗传-神经网络算法的含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力预测研究*

为提高含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力的预测精度，保障长输油气管线的安全运行，将遗传算法和BP神经网络相结合，建立含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力预测的遗传-BP神经网络（GA-BPNNs）模型。采用已有文献实验数据，分析对比该模型与AGA NG-18，ASME B31G，修正B31G，PCORRC，DNV RP-F101和SHELL 92等方法用于X46，X52，X60，X65，X80等材质油气管线含均匀腐蚀缺陷时爆破压力的计算误差。结果表明:GA-BPNNs模型用于含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力预测时，误差在-7.78%～6.06%之间，预测精度明显高于目前国内外通用规范的计算结果；该模型操作简单，适用范围广，工程实用性好，为含缺陷压力管道爆破压力的预测提供更好的思路和方案。     

基于改进PSO-BPNN的输油管道内腐蚀速率研究

为解决输油管道易腐蚀,且腐蚀程度难以测量的问题,提出使用改进的粒子群算法（PSO）优化误差反向传播神经网络（BPNN）对输油管道内腐蚀速率进行预测。改进的PSO算法提升了自身搜索到全局最优的能力,可为BPNN提供最优初始权值和阈值,从而有效避免BPNN易陷入局部最优的问题发生。以某条输油管线为例,分别运用标准的BPNN模型、PSO-BPNN以及改进的PSO-BPNN对该管线内腐蚀速率进行预测。结果表明:基于改进的PSO-BPNN的预测结果平均相对误差为5.57%,预测精度较BPNN和PSO-BPNN有明显提升。使用改进的PSO-BPNN预测输油管道的腐蚀速率可为管道的检测维修提供可靠的理论和技术支撑。     

基于TVR的腐蚀油气管道失效概率及安全寿命研究

为避免因腐蚀导致油气管道失效,针对因管道特性和腐蚀尺寸的不确定性使得管道剩余强度成为概率模型的特点,建立了腐蚀管道强度损失随机模型;借助可靠性理论,通过分析管道腐蚀进程的时变性特点,将管道系统由损伤积累和抗力衰减导致的剩余强度随机化;提出基于穿越率的腐蚀油气管道失效评定及安全寿命预测方法。研究结果表明:腐蚀速率和运行压力对管道失效概率及安全寿命影响显著,管道尺寸影响适中,而相关系数和拉伸强度影响较小;若腐蚀速率Va=0.2 mm/a,VL=10 mm/a或局部腐蚀缺陷半径达到管道壁厚的0.5倍时,建议作为重点风险段监测并检修。所建方法是对腐蚀油气管道运营监控和风险评估的有益补充。     

城市供水管网漏损动态预测的Bootstrap-Lee-Carter模型*

为对某城市供水片区的不同管径和管材的管道漏点率进行动态预测,考虑城市供水管网漏损时变特征,采用Bootstrap方法估计Lee-Carter参数模型。针对供水管网漏点率进行经典Lee-Carter模型预测,并通过残差等高线图及其同方差性质检验,比较分析最小二乘法和加权最小二乘法估计Lee-Carter模型参数的拟合效果;考虑供水管网漏损时变引起的模型参数不确定性扰动,利用残差Bootstrap方法抽样模拟Lee-Carter模型参数置信区间和模型改进后的供水管网漏损预测结果。结果表明:Bootstrap-Lee-Carter模型相比经典Lee-Carter模型具有更高的预测精度。     

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。     

基于BP神经网络和SVR的Fund?o尾矿坝排水数据预测对比研究

针对尾矿库运行过程中安全预警问题,选取2015年巴西Samarco铁矿溃坝事故案例,研究BP神经网络和SVR方法在排水数据预测的适用性。综合分析了排水数据的复杂且非线性的特点,以库水位、降雨量和干滩长度为输入特征,采用上述2个模型对尾矿坝排水数据进行预测。研究结果表明:基于BP神经网络预测结果的最大相对误差不高于4.35%;基于SVR算法的最大相对误差不高于9.21%;Fundo坝的排水预测结果是可行的,BP神经网络的预测精度更高,而SVR模型的运算速度更快。研究结果可为矿山安全工作的快速响应和溃坝预警提供信息支撑和参考依据。