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。     

初值修正和函数变换的改进灰色模型在管道腐蚀深度预测中的应用

为了准确预测管道的腐蚀深度，借助灰色理论建立了改进GM(1, 1)模型。针对传统灰色模型的不足，引入反双曲正弦函数变换方法建立了改进模型一，并在此基础上提出了一种基于初值修正结合反双曲正弦函数变换的改进模型二，通过实例对比分析了改进模型和传统模型预测管道腐蚀深度所得结果的差异。室内试验测试数据和实际管道检测数据的计算结果表明：传统模型预测所得的平均相对误差(分别为5.300%和13.617%)均较大，因此模型的精度较差；改进模型一预测所得的平均相对误差分别为2.345%和2.639%,其预测精度较传统模型有大幅度的提高，因此该模型适用于腐蚀深度的准确预测；对改进模型一采用初值优化方法后，所得改进模型二的预测精度进一步提高，其提高的程度较为有限；总体来看，所建改进模型能够满足管道腐蚀深度预测的精度要求，具有较强的推广应用价值。     

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。     

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%。     

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。     

IAFSA-GRNN在油田集输管道CO2腐蚀速率预测中的应用

为提高油田集输管道CO₂腐蚀速率预测的准确性,针对原始广义回归神经网络(GRNN)预测精度低的问题,提出改进的群智能算法优化原始GRNN的预测模型;分别使用GRNN模型、人工鱼群算法(AFSA)优化的GRNN(AFSA-GRNN)模型和自适应改进的AFSA-GRNN(IAFSA-GRNN)模型预测X65管线钢的CO₂腐蚀速率。结果表明:采用AFSA和IAFSA优化光滑因子S后,能大大提高GRNN模型的预测精度,预测结果的平均相对误差由36.09%分别减小至7.20%和6.90%;与AFSA相比,IAFSA优化的GRNN不仅具有更高的预测精度,还具有更快的收敛速度。AFSA-GRNN在第164次迭代计算时收敛,而IAFSA-GRNN在第109次迭代计算时收敛,说明AFSA经自适应优化能提高优化过程的收敛速度和GRNN的预测精度。     

Gumbel分布的油气管道的剩余寿命预测

为解决在役油气管道腐蚀严重、易发生泄漏事故等问题,研究管道腐蚀增长状况并预测管道剩余寿命。首先基于Gumbel分布,处理从某油气管道检测资料中随机抽取的最大腐蚀深度数据,建立管道最大腐蚀深度预测模型。然后用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法估计预测模型的参数的值,通过模型预测出可能的最大腐蚀深度。再基于所得腐蚀深度、临界腐蚀深度及管道使用年限等数据,建立三者之间的关系指数模型,以此来预测油气管道的剩余寿命。最后以国内某一管道为例,验证MCMC方法预测管道剩余寿命的有效性。研究结果表明:利用Gumbel分布预测出的管道最大腐蚀深度指标更加精确,偶然性小,且得出的管道剩余寿命更加合理。     

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(R²)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...     

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。     

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。     

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IAOA-KELM的储气库注采管柱内腐蚀速率预测

针对储气库注采管柱的内腐蚀速率预测问题,建立了基于阿基米德优化算法(Archimedes Optimization Algorithm, AOA)与核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine, KELM)相结合的模型提高腐蚀速率预测精度。通过引入佳点集、改进密度降低因子、采用黄金正弦算法缩小搜索空间,提高局部开发能力,利用改进阿基米德优化算法(Improved Archimedes Optimization Algorithm, IAOA)优化KELM正则化系数(C)和核函数参数(γ),进而建立IAOA-KELM储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型;使用MATLAB软件运用该模型对某注采管柱内腐蚀数据集进行学习与预测,将IAOA-KELM模型与KELM、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)-KELM、AOA-KELM结果进行预测误差对比。结果表明,IAOA-KELM模型的预测值与实际值较为拟合,其E_RMSE为0.65%,E_MAE为0.39%,R²...     

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%。     

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0.98585,...     

基于IWOA-PNN模型的管道焊缝腐蚀剩余强度预测

针对管道焊缝腐蚀问题构建基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm, IWOA)的概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)剩余强度预测模型。首先，通过种群初始化、非线性收敛因子和惯性权重因子提高鲸鱼优化算法的寻优速度和精度；然后，利用IWOA算法优化PNN的光滑因子，构建IWOA-PNN预测模型；最后，以水压爆破试验数据为基础，使用MATLAB软件进行仿真试验，并与另外2个模型进行对比分析。结果表明：IWOA-PNN模型的E_RMS为0.633 1,E_AR为2.19%,R²为0.954 6,均优于PNN和鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)-PNN模型；IWOA-PNN模型与传统模型相比误差更小，能够更为准确地预测焊缝腐蚀后剩余强度，为管道的维修和更换提供参考。     

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。