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为准确掌握管道失效压力,保证管道安全运行,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出了基于遗传算法(GA)优化的BP神
经网络组合模型的腐蚀长输管道失效压力预测模型。组合模型将最佳组合阀值与权值隐含在网络的连接中,兼具遗传算法、人工神经网络预测
的优点,并克服了原始数据少对预测精度的影响,同时避免了神经网络容易陷入局部寻优的缺陷,也增强了网络的适应性,改善网络的收敛性
,在客观地反应腐蚀油气管道失效压力变化趋势方面具有一定的优势。通过实例分析,结果表明:BP神经网络的预测值和Modified B31G计算结
果与真实值误差均较大,而GA-BP的预测值与实际结果的相对误差最大为6.12%,有很好的一致性,为管道的预防性维修提供了理论依据。 相似文献
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目前最常用的油气管道腐蚀安全评价方法为ASME B31G Modified、DNV RP F01、PCORRC、SHELL92。为了研究腐蚀管安全评价模型的特性,根据模型中使用的主要参数,研究了腐蚀缺陷长度、深度以及管道材料力学性能参数与管道失效压力之间的关系,并结合文献试验测试数据。结果表明:管道材料对模型预测结果影响最明显,四种模型中DNV RP F101的预测结果最接近实验值,SHEEL92模型预测结果最安全;ASME B31G Modified预测结果误差变化最大。本研究对于选择恰当的腐蚀管道安全评价模型,具有一定的指导意义。 相似文献
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