基于KPCA-IGOA-ELM的油气混输管道腐蚀速率预测模型

油气混输管道内腐蚀速率较大，准确预测混输管道内腐蚀速率对于提升管道完整性管理水平具有重要意义。针对这一问题，首先，利用现场监测结果构建评价指标体系和数据集，采用核主成分分析法(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)进行降维操作，随后利用改进的蝗虫算法(Improved Grasshopper Optimization Algorithm,IGOA)对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)进行优化，确定最优网络结构和激励函数，提出了KPCA-IGOA-ELM组合预测模型。利用该模型，以8组数据为基础进行预测，并与其他模型预测结果进行对比，以此验证预测效果。结果表明：KPCA算法共提取出3个主成分，简化了ELM模型的网络结构，其中H₂S分压、CO₂分压、Ca²⁺浓度、Cl-浓度、温度、流速对腐蚀作用的贡献较大；通过试算法确定最优ELM模型的网络结构为3-32-1，激励函数为Sigmoid函数，此时的均方根误差最小；KPCA-IGOA-ELM组合预测模...