【摘要】：針對海洋環(huán)境中油氣管線腐蝕速率預(yù)測的復(fù)雜問題,提出了灰色關(guān)聯(lián)分析與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的新方法對管線腐蝕速率進行預(yù)測。首先使用灰色關(guān)聯(lián)分析對管線腐蝕速率與環(huán)境因素進行關(guān)聯(lián)度計算,優(yōu)選關(guān)聯(lián)度較高的若干參數(shù),然后應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尋找管線腐蝕速率與優(yōu)選環(huán)境因素之間的映射關(guān)系,使得影響管線腐蝕的主要因素數(shù)量明顯減少,降低了預(yù)測難度。還根據(jù)管線已有腐蝕速率統(tǒng)計數(shù)據(jù)對該方法進行了測試,結(jié)果表明,管線腐蝕速率預(yù)測的平均相對誤差為5.96%,方法在減少環(huán)境因素數(shù)量的情況下仍具有良好的預(yù)測精度。因此,基于灰色關(guān)聯(lián)分析與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新方法能夠根據(jù)環(huán)境因素快速準確地預(yù)測管線的腐蝕速率,對保障管線的安全運營具有指導(dǎo)意義。
[Abstract]:Aiming at the complex problem of predicting corrosion rate of oil and gas pipelines in marine environment, a new method combining grey correlation analysis and fuzzy neural network is proposed to predict the corrosion rate of pipelines. Firstly, grey correlation analysis is used to calculate the correlation degree between pipeline corrosion rate and environmental factors, and some parameters with high correlation degree are selected, and then the mapping relationship between pipeline corrosion rate and environmental factors is found by using fuzzy neural network. The number of main factors affecting pipeline corrosion is reduced and the prediction difficulty is reduced. The results show that the average relative error of pipeline corrosion rate prediction is 5.96, and the method still has good prediction accuracy under the condition of reducing the number of environmental factors. Therefore, the new method based on grey correlation analysis and fuzzy neural network can predict the corrosion rate of pipelines quickly and accurately according to environmental factors, which is of guiding significance to ensure the safe operation of pipelines.
【作者單位】： 西安石油大學(xué)石油工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51274166)資助
【分類號】：TE985;TG142.1;TP183

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本文編號：2215966