海底管道內(nèi)壁腐蝕的不斷發(fā)展最終會(huì)導(dǎo)致油氣資源泄漏,給經(jīng)濟(jì)和社會(huì)造成巨大的損害。但頻繁地對(duì)管道進(jìn)行檢測(cè)和維修必然消耗很多不必要的費(fèi)用,因此對(duì)管道腐蝕趨勢(shì)和失效概率進(jìn)行精確預(yù)測(cè)并以此作為制定維修計(jì)劃的依據(jù)成為石油天然氣公司的迫切需要。本文以海底管道內(nèi)壁腐蝕缺陷為研究對(duì)象,對(duì)腐蝕趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型和腐蝕損傷評(píng)估方法展開(kāi)研究,主要研究工作和結(jié)論如下。（1）針對(duì)管道腐蝕增長(zhǎng)具有隨機(jī)性,檢測(cè)得到的腐蝕深度序列增長(zhǎng)速率存在波動(dòng)性的特點(diǎn),本文提出了一種新的基于三次指數(shù)平滑方法的腐蝕深度預(yù)測(cè)模型,并利用遺傳算法確定模型最優(yōu)的平滑初值與平滑系數(shù)。該模型能夠利用歷史數(shù)據(jù)序列對(duì)未來(lái)的腐蝕趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),并且會(huì)隨著數(shù)據(jù)序列的變化趨勢(shì)做出相應(yīng)的調(diào)整。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證并與傳統(tǒng)的腐蝕深度預(yù)測(cè)灰色GM（1,1）模型進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明新提出的方法更適合預(yù)測(cè)不光滑的腐蝕深度增長(zhǎng)序列,能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型的不足之處。（2）針對(duì)管道腐蝕速率與環(huán)境因素之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系,單一預(yù)測(cè)模型存在預(yù)測(cè)精確度低和穩(wěn)定性差的問(wèn)題,基于集成學(xué)習(xí)的思想,本文在梯度提升決策樹(shù)算法的基礎(chǔ)上建立管道腐蝕速率預(yù)測(cè)模型,并使用網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證方法進(jìn)行參數(shù)尋... 

【文章來(lái)源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 腐蝕趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法
        1.2.2 腐蝕狀態(tài)評(píng)估方法
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排
2 海底管道內(nèi)壁腐蝕深度預(yù)測(cè)方法研究
    2.1 引言
    2.2 基于三次指數(shù)平滑方法的腐蝕深度預(yù)測(cè)模型研究
        2.2.1 傳統(tǒng)三次指數(shù)平滑模型的建立
        2.2.2 遺傳算法優(yōu)化三次指數(shù)平滑模型參數(shù)
    2.3 遺傳算法優(yōu)化的三次指數(shù)平滑模型在腐蝕深度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
        2.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
        2.3.2 遺傳算法優(yōu)化三次指數(shù)平滑模型的建立
        2.3.3 模型預(yù)測(cè)結(jié)果與模型性能評(píng)估
    2.4 本章小結(jié)
3 海底管道內(nèi)壁腐蝕速率預(yù)測(cè)方法研究
    3.1 引言
    3.2 基于梯度提升決策樹(shù)算法的腐蝕速率預(yù)測(cè)模型研究
        3.2.1 梯度提升決策樹(shù)模型的建立
        3.2.2 交叉驗(yàn)證與網(wǎng)格搜索技術(shù)優(yōu)化梯度提升決策樹(shù)模型
    3.3 基于交叉驗(yàn)證的梯度提升決策樹(shù)模型在腐蝕速率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
        3.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
        3.3.2 基于交叉驗(yàn)證的梯度提升決策樹(shù)模型的建立
        3.3.3 模型預(yù)測(cè)結(jié)果與模型性能評(píng)估
        3.3.4 對(duì)梯度提升決策樹(shù)模型的進(jìn)一步討論
    3.4 本章小結(jié)
4 海底管道內(nèi)壁腐蝕狀態(tài)評(píng)估方法研究
    4.1 引言
    4.2 基于剩余壁厚的腐蝕狀態(tài)評(píng)估方法研究
        4.2.1 管道腐蝕損傷等級(jí)的劃分
        4.2.2 基于馬爾科夫鏈的腐蝕管道剩余壽命預(yù)測(cè)模型研究
        4.2.3 基于馬爾科夫鏈的腐蝕管道剩余壽命預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用
    4.3 基于剩余強(qiáng)度的腐蝕狀態(tài)評(píng)估方法研究
        4.3.1 腐蝕管道極限狀態(tài)函數(shù)
        4.3.2 腐蝕管道爆破失效壓力預(yù)測(cè)模型
        4.3.3 基于剩余強(qiáng)度和可靠性理論的剩余壽命預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用
    4.4 管道腐蝕狀態(tài)兩級(jí)評(píng)估體系的建立
    4.5 本章小結(jié)
5 海底管道內(nèi)壁腐蝕預(yù)測(cè)與評(píng)估軟件開(kāi)發(fā)
    5.1 引言
    5.2 軟件開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)
    5.3 軟件系統(tǒng)架構(gòu)
    5.4 軟件功能測(cè)試
        5.4.1 腐蝕預(yù)測(cè)模塊測(cè)試
        5.4.2 腐蝕評(píng)估模塊測(cè)試
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于梯度提升的城市軌道交通客流量預(yù)測(cè)分析[J]. 丁聰,倪少權(quán),呂紅霞.  城市軌道交通研究. 2018(09)
[4]基于梯度提升回歸樹(shù)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型[J]. 沈夏炯,張俊濤,韓道軍.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(06)
[5]基于梯度提升回歸樹(shù)的城市道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)[J]. 龔越,羅小芹,王殿海,楊少輝.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2018(03)
[6]基于梯度提升決策樹(shù)的航班延誤分類預(yù)測(cè)[J]. 劉金元,丁勇,李濤.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2018(04)
[7]基于無(wú)偏灰色馬爾可夫鏈組合模型的管線腐蝕剩余壽命預(yù)測(cè)[J]. 王慶鋒,雷興國(guó).  腐蝕與防護(hù). 2018(02)
[8]改進(jìn)Grey-Markov模型在油氣管道腐蝕深度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 張新生,趙夢(mèng)旭.  地質(zhì)科技情報(bào). 2017(06)
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[10]基于FOA-SVM模型的輸油管道內(nèi)腐蝕速率預(yù)測(cè)[J]. 吳慶偉,王金龍,張平.  腐蝕與防護(hù). 2017(09)



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