元坝高酸性气田地面管道内腐蚀预测

针对元坝高酸性气田地面管道的内腐蚀问题,提出了一种考虑多因素的BP神经网络腐蚀预测模型。该模型以温度、CO₂分压、H₂S分压、p H值、Cl^-含量、总矿化度、液气比、缓蚀剂残余量8种影响因素的数据作为输入量,再将腐蚀速率作为输出量,通过现场实测获得大量历史样本数据,对BP神经网络进行训练,实现了地面管道的腐蚀速率预测,并利用该模型对元坝高酸性气田地面管道各腐蚀因素的重要程度进行评判。结果表明：随机抽取工况参数,模型预测值与实测值的平均绝对误差在10%以内,预测模型具有较高的准确性和可靠性;影响元坝高酸性气田地面管道腐蚀速率的主控因素为H₂S分压,CO₂分压、缓蚀剂残余量次之。研究成果可为类似气田地面管道的内腐蚀评估提供技术借鉴。(图2,表3,参22)     

含硫原油对输油管道的腐蚀性

基于对7种不同产地和不同含硫量进口原油的成分分析和腐蚀性评价,在实验室模拟输油管道的腐蚀环境,对16Mn管道钢在7种含硫原油中的腐蚀行为进行了研究。结果表明:活性硫含量是影响原油腐蚀性最主要的因素;腐蚀性对温度的敏感性与活性硫占总硫的含量有关;温度越高,活性硫含量越大,原油的腐蚀性越强。研究成果对输油管道的腐蚀寿命预测具有指导意义。     

基于RBF模型的埋地管道外腐蚀速率预测

为克服埋地管道土壤腐蚀因素之间具有模糊性、随机性、交互性及传统方法预测精度较低等缺陷,以某现场埋地管道腐蚀埋片数据为基础,选择10个影响因素为输入参数,以外腐蚀速率为输出参数,采用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型,对数据样本进行训练、验证、测试,建立外腐蚀速率预测模型,并通过...     

改进BP神经网络在管道腐蚀速率预测中的应用

针对影响管道腐蚀速率预测精度出现的BP算法易陷入局部最小值、收敛速度慢和引起振荡效应等问题,根据改进自适应遗传算法在广泛的空间搜索和向最优解的方向尽快收敛于最优目标的特点,提出了使用改进自适应遗传算法优化BP神经网络,构建了优化的混合算法神经网络模型.实际应用表明,该模型将大大提高网络的学习效率和预测评判的准确率.     

腐蚀管道的失效概率和剩余寿命预测方法

以腐蚀管道失效压力和腐蚀速率分析为基础,建立了腐蚀管道可靠性极限状态函数和管道剩余寿命预测模型.采用改进的一次二阶矩法对腐蚀管道的可靠性指标和失效概率进行了分析和计算.结合工程实例,求解了某含腐蚀缺陷天然气管道不同服役年限的可靠性指标和失效概率,预测了该腐蚀管道的剩余寿命,计算和分析了工作压力、腐蚀速率、腐蚀深度和长度等参数对腐蚀管道可靠性的影响.     

基于RS-ISOA-KELM的输气管道内腐蚀速率预测方法

【目的】地面输气管道易出现严重的内腐蚀问题,为保障管道服役安全,需准确预测管道内腐蚀速率。【方法】通过粗糙集（Rough Set, RS）理论筛选影响腐蚀的主控因素,将重构数据集作为输入、腐蚀速率作为输出,对核极限学习机（Kernel Based Extreme Learning Machine, KELM）模型进行训练,并利用改进的海鸥优化算法（Improved Seagull Optimization Algorithm, ISOA）对模型超参数进行优化,从而提出了一种基于RS-ISOA-KELM模型的输气管道内腐蚀速率预测方法,与其他组合模型的预测精度进行对比,并进行了长期预测效果及模型普适性分析。【结果】在Sphere、Schaffer、Rosenbrock、Rastrigin、Griewank 5个基准函数上对ISOA算法进行收敛性分析,发现其在求解精度和计算稳定性上具有较强优势;利用某气田区块的实际运行数据对该模型进行验证,结果表明温度、CO2分压、H2S分压、流速、Cl-含量、含水率、缓蚀剂残余浓度是影响内腐蚀的重要因素,其中H2S分压、流速、缓蚀剂残余浓度的权重最大;使...     

长输原油管道风险分析神经网络的应用

在役原油管道安全程度的确定需要一种优化的方法并指导维护活动.根据秦京输油管道风险因素的实际情况,对管道各管段的风险分析和预测提出了一种基于BP算法的神经网络模型,并通过秦京输油管道的实例计算验证了该方法的实用性和可靠性.     

油田污水回注管道腐蚀速率灰色理论预测

介绍了胜利油田某采油厂七个污水站污水回注管道的腐蚀情况,利用灰色理论关联分析方法分析了污水站回注管道腐蚀速率和腐蚀因素之间的关系,确定了影响胜利采油厂污水站管道腐蚀的主要因素为总矿化度、硫酸盐还原菌和溶解氧含量.通过GM(1.1)系统建立了腐蚀速率随时间变化的灰色动态模型,预测了腐蚀速率的变化,预测值与实际值吻合得较好.     

利用神经网络分析注水管道内腐蚀影响因素

对注水管道内两种腐蚀影响因素进行了排序，采用灰色关联分析法和二层BP神经网络法对主要影响因素进行了考察。示例分析表明，采用改进二层BP神经网络得到的连接权值排序，比灰色关联法更能准确反映注水管道内腐蚀实际情况。根据某注水试验区注水管道水质分析数据及计算结果，得出其主要影响因素的高低排序为，溶解氧（0．877），pH值（0．856），硫酸盐还原菌（0．84），温度（0．811），压力（0．78），CO2（0．76），流速（0．736）。     

MATLAB神经网络在管道土壤腐蚀评价中的应用

根据现场的土壤腐蚀数据,利用BP人工神经网络原理,借助MATLAB神经网络工具箱函数,设计了土壤理化性质与碳钢腐蚀速率的网络仿真模型,并给出了应用实例,仿真效果显示,预测值与实际值相差很小.通过对X70钢在土壤中的腐蚀速率进行成功预测,证明神经网络在管道土壤腐蚀速率预测中具有实际应用价值.