海洋大气环境下架空管道腐蚀失重预测

为提高海洋大气环境下油气管道腐蚀失重预测精度，提出了一种基于IWOA-DGM(1, 1,λ)的架空管道腐蚀失重预测模型。首先用佳点集理论优化鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)初始种群的布局以增强寻优能力，并用非线性自适应权重和改进黄金正弦算法避免WOA模型的随机性，以提高收敛速度。然后利用指数变换、变权弱化缓冲算子和新陈代谢改进离散灰色模型(Discrete Grey Model, DGM(1, 1)),指数变换可以提高原始数据的光滑度，变权弱化缓冲算子可以抵消冲击扰动的干扰，加入新陈代谢可以实现动态的中长期预测。再用改进鲸鱼优化算法(Improve Whale Optimization Algorithm, IWOA)对改进DGM(1,1,λ)模型中的参数λ进行寻优，最后建立改进鲸鱼优化算法的优化离散灰色预测模型(IWOA-DGM(1, 1,λ)),并用该模型对西沙Q235碳钢管道腐蚀失重情况进行预测。结果表明，改进模型的灰色绝对关联度、平均绝对百分比误差和拟合度分别为98.99%、2.43%和98.73%,各项评价指标均优于其他对比模...     

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。     

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...