输气管道内腐蚀速度BP神经网络预测模型

人工神经网络是模护人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信息处理系统。利用实验获得的输气管道在气相或液相中含有H2S、CO2、缓蚀剂浓度与其所导致的内腐蚀速度值，采用Levenberg-Marquardt算法建立了输气管道内腐蚀速度BP神经网络预测模型。利用该模型对输气管道内腐蚀速度进行了预测，取得了比较满意的效果。     

油气管道腐蚀的灰色线性回归组合预测模型

油气管道腐蚀作用机理复杂,诸多因素存在模糊性与相互关联性,对管道腐蚀速率的有效预测存在一定困难。运用具有处理线性和非线性因素能力的灰色线性回归组合模型对油气管道腐蚀进行建模,并引入BP人工神经网络模型对组合模型的残差进行修正,以进一步提高预测精度。将所建模型应用于某油气管道腐蚀速率的预测中,结果表明:所建灰色线性回归组合模型在对油气管道进行腐蚀预测时,既充分考虑到了原始数据的线性因素,又考虑了其非线性因素,预测效果较好,同时适用于解决其他复杂腐蚀体系的预测问题。     

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.     

含硫管道腐蚀预测方法

针对气田集输管道腐蚀诸多因素的复杂性和不确定性以及管道腐蚀剩余寿命预测困难等问题,提出了适用于集输管道腐蚀预测的两种评价方法,即概率统计方法和人工神经网络方法.研究表明,这两种方法能较好地预测集输管道腐蚀变化趋势,为管道剩余寿命预测提供可靠依据.对腐蚀评价方法的发展趋势进行了分析.     

基于BP人工神经网络的土壤含水量预测模型的研究

土壤含水量是制约植物生长的主要因子之一,因此科学地预测土壤含水量对充分利用土壤水资源具有十分重要的意义。提出了基于BP人工神经网络的土壤含水量预测模型,BP人工神经网络采用收敛速度较快和误差精度较高的动量-自适应学习速率调整算法。并通过基于这种模型的土壤含水量预测实验,结果表明BP人工神经网络预测模型提高了收敛速度和减少陷入局部最小的可能,并且提高了预测精度。     

用人工神经网络预测评判油气田设备的腐蚀

利用人工神经网络理论，采用ＢＰ网络对油气管道及设备进行评判和预测，避开了导找各种因素对其腐蚀性影响规律的难题，准确地预测和判断油气管道及设备腐蚀情况。通过在中国石油天然气华北油田某管道的腐蚀情况分析中应用该理论，证明人工神经网络能够成功地预测和评判油气田管道及设备腐蚀。     

基于BP神经网络的材料腐蚀预测模型

通常使用灰色系统理论的方法对材料腐蚀数据进行拟合预测,为了深入研究材料的腐蚀特性和使用寿命,提出了材料腐蚀数据预测的神经网络模型.并将预测结果与灰色系统理论、回归模型等方法的预测结果对比,表明利用神经网络模型方法对材料腐蚀数据进行拟合预测具有一定的合理性,指出了进一步的研究方向.     

基于遗传算法的BP网络在小流域侵蚀量预测中的应用

人工神经网络可用于流域水土流失的预测.针对BP神经网络收敛速度慢及容易陷入局部最优解的缺点,设计了基于遗传算法(GA)的优化BP神经网络.利用遗传算法特有优势,为BP网络的初始权值和阈值搜索全局最优解空间,经过BP算法迭代训练,进行预测.依据黄土高原沟壑区杨家沟小流域多年径流与泥沙的实测数据,对创建的侵蚀量模型进行训练和预测,取得了较高的预测精度和较快的收敛速度.     

人工神经网络在农产品干燥中的应用

综述了人工神经网络技术在农产品干燥领域的应用现状,包括人工神经网络在参数预测、在线预测、智能预测控制、模型预测、结果预测、仿真检验中的应用。并对这项技术的应用做了进一步展望。     

基于人工神经网络的辽宁省粮食产量模型预测研究

利用辽宁省1983～2008年粮食产量数据,建立了粮食产量预测的3层BP网络模型,网络拓扑结构为6-6-1。用此模型对作物产量进行预测,并与多元线性回归预测结果进行比较。结果表明,人工神经网络预测的最大误差为1.57%,平均误差为0.79%,网络预测精度为0.97,说明人工神经网络模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力,为粮食产量预测提供了一条新途径。     

基于神经网络的管道沿线土壤腐蚀态势评价

利用神经网络极强的非线性逼近特点,采用神经网络评价管道土壤腐蚀态势。介绍了基于BP神经网络的管道土壤腐蚀态势评价模型建立的方法和过程,在实例计算中考虑土壤pH值、土壤电阻率、土壤氧化还原电位和电解失重四个主要因素,选取9个学习样本对BP神经网络进行训练,分别用训练好的BP神经网络和模糊综合评价对现场管道6个实测点进行腐蚀态势评价,结果表明,两种方法得到的评价结果完全一致,该方法可以用于对管道沿线土壤腐蚀态势的评价。     

基于Niche GA的灰色模型预测天然气管道腐蚀速率

建立了管道腐蚀预测的基于小生境遗传算法灰色模型,将此预测模型应用于四川气田某输气管道的腐蚀速率和腐蚀深度的预测。预测结果表明,该模型的预测结果误差小,可以用于现场管道的腐蚀预测,是管道腐蚀预测的一种新方法。     

天然气管道内腐蚀直接评价方法的改进

天然气管道内腐蚀直接评价是一种重要的管道内腐蚀评估手段,为了提高内腐蚀直接评价方法的适用性与准确性,采用电化学测试与数值模拟方法研究CO2电化学腐蚀及管内颗粒冲蚀对管道内腐蚀的影响,并分析管道倾角与持液率对电化学腐蚀的影响.结果表明:天然气管道中电化学腐蚀对管道内腐蚀的影响远大于颗粒冲蚀的影响,颗粒冲刷作用可加速电化学...     

人工神经网络预测注水腐蚀管道的剩余寿命

利用人工神经网络的自适应、自组织学习能力，通过对训练样本集的学习，使用传统的CVDA－84规范、传统的BP神经网络、改进的Rumelhart和MBP神经网络，对注水管道的剩余寿命进行了预测。结果表明，CVDA－84规范偏保守，采用BP以及改进的BP神经网络预测的剩余寿命和观测值基本一致。但采用BP人工神经网络预测时，迭代次数比CVDA多得多。采用改进的Rumelhart和MBP神经网络能有效地提高预测速度，改善网络的收敛性，并且使预测精度有所提高。     

利用模糊数学综合评价天然气管道的内腐蚀

通过对管道内腐蚀程度进行定量评价,了解管道的内腐蚀情况,是管道剩余强度评价、剩余寿命预测以及可靠性分析的基础.提出了利用模糊数学综合评价方法对天然气管道内腐蚀程度进行综合评价的具体方法,并通过应用实例验证了该评价方法的可行性.     

压气站YH-901气相缓蚀剂的研制与应用

分析了某压气站离心机组及输气管网腐蚀产生的原因,研制开发出了YH-901气相缓蚀剂.介绍了该缓蚀剂试验测定方法及现场试验,通过对各种防腐蚀方案进行经济比较表明,输气系统中应用YH-901缓蚀剂可减缓硫化物和二氧化碳对设备和管道的腐蚀,降低其腐蚀速度,保证压气站的安全生产.     

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...     

湿气输送天然气管道腐蚀检测与安全性分析

为预测分析20号碳钢湿气输送天然气管道未来的腐蚀速率,选取了具有代表性的采气管段进行了极端情况下金属的损伤积累速度的腐蚀检测.结果表明,管道输气量和水气比是激化腐蚀的主导因素,指出腐蚀速率会随着输气量和水气比的增大而提高,在输气量和水气比相近的情况下,腐蚀速率随H2S含量增加而升高;在靠近焊缝的母材中H2S容易诱发氢致裂纹和脆化,并且随着天然气中H2S含量增加,氢致裂纹的倾向会加大.此外,受冲刷腐蚀的影响,弯管处的腐蚀速率较高.     

油气管网规划设计方法的现状

从油气管网规划工作的目的、原则、内容和方法几个方面研究了管网规划的现状。研究结果表明，以神经网络为基础的规划方法具有广阔的应用前景，应加大力度开发此方面的软件，同时要引进国外先进的规划软件，提高管网综合利用率，使管网经济效益得到显著提高。指出管网规划与设计工作应遵循先进性、整体性和持续性的原则。