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111.
Managing the oil and gas pipelines against corrosion is one of the major challenges of the oil and gas sector because of the complexities associated with the initiation, stabilization, and growth of the corrosion defects. The present research attempts to develop a model for predicting the maximum depth of pitting corrosion in oil and gas pipelines using SVM algorithm. In order to improve the SVM performance, Hybrid PSO and GA was utilized. Monte Carlo simulation was used to determine the time lapse for the pit depth growth. In order to implement the above modeling approaches and to prove their efficiency and accuracy against a large database, a total of 340 data samples for corrosion depth and rate are retrieved from the Iranian Oilfields. The performance of the new algorithm shows that it has higher stability and accuracy. In addition, the forecasting results of the new algorithm are compared with the 11 intelligent optimization algorithms, it shows that the novel hybrid algorithm has higher accuracy, better generalization ability, and stronger robustness. The coefficient of determination (R2) value in the testing phase for SVM-HGAPSO was estimated by 0.99. Proposed hybrid model and Monte-Carlo simulations pitting corrosion based on Poisson square wave process have been used to predict the time evolution of the mean value of the pit depth distribution for different categories of maximum pitting rates (low, moderate, high and sever). The models was validated with 4 field data for each of the pitting corrosion categories and the results agreed well. The pipelines under severe pitting corrosion rate were, more conservatively predicted by HGAPSO-SVR than those under low, moderate and high pitting corrosion rates. The results obtained demonstrate the potentials of this technique for the integrity management of corroded aged pipelines. 相似文献
112.
通过计算邕江上游的水环境容量,对邕江水环境容量的价值做进一步的讨论,确保水源地的安全。分析了邕江水源地上游河段的水文特征,以具有代表性的COD和NH3-N为控制因子,选用水环境容量二维模型,按照水情保证率95%进行计算。得出2007年COD和NH3-N的已利用容量为2751.37t/a和117.63t/a。在对邕江水质进行评价的基础上,还预测出邕江水源地上游河段的COD和NH3-N剩余水环境容量呈上升趋势,这表明水源地上游水质安全。 相似文献
113.
Yirong Hu Wenjie Du Cheng Yang Yang Wang Tianyin Huang Xiaoyi Xu Wenwei Li 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2023,17(5):55
114.
采煤工作面瓦斯涌出量预测的神经网络模型 总被引:15,自引:3,他引:12
朱川曲 《中国安全科学学报》1999,9(2):42-45
正确预测瓦斯涌出量,对于指导矿井设计和安全生产有重要意义。为此,应用神经网络理论,建立了采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型,对其影响因素进行了权重排序,并确定了关键因素。实际应用表明,预测模型可信,精度能满足要求。 相似文献
115.
基于BP神经网络的大气污染物浓度预测 总被引:1,自引:0,他引:1
利用BP神经网络结合变量筛选的方法建立了SO_2、NO_2、O3、CO、PM_(10)、PM_(2.5)等6种污染物的浓度预测模型,并选取2014-01-01至2015-11-28时段,昆明市区5个环境监测点以上6种污染物浓度的监测数据建立了昆明市污染物日均浓度预测模型.采用平均影响值(Mean Impact Value,MIV)的方法筛选出分别对6种污染物日均浓度值有主要影响的变量,作为BP神经网络的输入变量,利用建立的预测模型分别对6种污染物的日均浓度进行预测.结果表明,在关上监测点利用浓度预测模型对SO_2、NO_2、O3、CO、PM_(10)、PM_(2.5)等6种污染物浓度进行预测,污染物浓度预测值和实测值趋势吻合度较高.变量筛选后SO_2、PM_(2.5)预测效果比变量筛选前的预测效果好.O3的均方根误差和PM_(10)的标准化平均偏差,变量筛选前的预测效果比变量筛选后的预测效果好.变量筛选前的NO_2和CO的预测结果比变量筛选后的预测效果好.其他4个环境监测点的污染物浓度预测结果与关上监测点的结果相似. 相似文献
116.
117.
Ashfaq Ahmad Changan Zhu Iqra Javed M. Waqar Akram Noman Ali Buttar 《International Journal of Green Energy》2020,17(3):219-232
ABSTRACTThe uncertainty in the output power of the photovoltaic (PV) power generation station due to variation in meteorological parameters is of serious concern. An accurate output power prediction of a PV system helps in better design and planning. The present study is carried out for the prediction of output power of PV generating station by using Support Vector Machines. Two cases are considered in the present study for prediction. Case-I deals with the prediction of PV module parameters such as Voc, Ish, Rs, Rsh, Imax, Vmax, Pmax, and case-II deals with the prediction of power generation parameters such as PDC, PAC, and system efficiency. Historical data of PV power station with an installed capacity of 10 MW and weather information are used as input to develop four different seasons-based SVM models for all parameters. The performance results of the models are presented in terms of Mean Relative Error (MRE) and Root Mean Square Error (RMSE). Additionally, the performance results obtained with polynomial and Radial Based Function kernel are also compared to show that which kernel has better prediction accuracy, and practicability. The result shows that the minimum average RMSE and MRE for case-I with Radial Based Function kernel are 0.034%, 0.055%, 0.002%, 1.726%, 0.044%, 0.047%, 2.342%, and 0.005%, 0.014%, 0.079%, 0.885%, 0.005%, 0.007%, 0.013%, and for case-II with poly kernel are 0.014%, 0.016%, 0.149% and 0.011%, 0.0175, 1.03%, respectively. The present study will be helpful to provide technical guidance to the prediction of the PV power System. 相似文献
118.
CALRoads模式在上海市典型道路CO扩散预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
根据上海市市区、郊区典型主干道的气象条件、车流量、车型比例,以及CO小时质量浓度的监测资料,采用CALRoads模式中CALINE4和CAL3QHC模块,对郊区主干道和市区典型路口的适用条件分别进行了验证.结果表明,在稳定的气象条件下,CALINE4模式在模拟周围相对空旷主干道附近的CO质量浓度时,具有较好的结果,将CAL3QHC模式应用于市区典型交叉口,可以得到同监测值相对吻合的模拟结果,但准确性低于郊区.应用CALRoads模型对未来城郊典型道路附近CO高峰小时质量浓度的发展趋势进行了预测,并基于情景分析给出了减少交通污染的对策建议. 相似文献
119.
人工神经网络法在大气污染预报中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
以鞍山市为例,应用人工神经网络方法,模拟人脑的思维方式,建立了大气污染物浓度的神经网络预报模型,并将计算结果与监测值进行了对比验证,计算结果表明,BP模型应用于大气污染物浓度预报具有较高的预报精度。 相似文献
120.
利用6种数据挖掘算法对2012年台风和污染物浓度等数据建模,建立台风条件下的气象因素和环境空气中PM2.5的关系模型。通过对2013年数据的测试,表明6种数据挖掘方法模型的预测值与实测值具有很好的一致性。6种算法均能实现实时预测,其中Bagging算法预测结果的相关性整体最好,而对于测试样本,M5Rules算法最好,SMOreg算法次之。以2013年的超强台风"海燕"的预测为例,讨论台风条件下PM_(2.5)质量浓度的变化过程及对预测结果的解释。 相似文献