长输油气管道作为国家重要能源输送通道,在工业发展中起着极其重要的作用。为确保管网安全运行,对长输管道所处风险等级进行高效准确的预测是必不可少的环节。论文深入分析了管道失效模式、失效原因、完整性管理理论,可知失效压力是决定管道安全运行最关键的指标。根据失效压力的计算公式和现场可准确获得的参数,确定了影响管道失效的7个主要因素:管道外径、壁厚、缺陷长度、缺陷宽度、缺陷深度、屈服强度和拉伸强度。按照失效压力的范围,管道失效风险等级可分为“高”、“中”和“低”三个风险等级,结合人工神经网络所具有的高度非线性映射功能,构建了环焊缝失效预测神经网络模型。通过对输入数据采用两种归一化方法进行对比,可以发现将输入数据控制在[0.1,0.9]时网络收敛速度最快。在此基础上,利用正交化构造样本集,并依据统计学分析确定了最优隐含层神经元数目。在最优网络运行下,对三种改进的网络模型进行了对比。结果表明:采用LM算法的BP神经网络在隐含层节点数为15时,预测效果最好,高风险、中风险和低风险预测准确率可达100%、94.1%和85.7%。同时通过和传统的预测方法对比可知,论文研究的优势在于可对高风险管道进行无误差检测。然后根据预测失败数据分析和灵敏度分析,得到影响管道失效的主要因素、次要因素及影响因素排序。在实际工程中应着重关注主要影响因素,特别是在记录数据时误差不能超过30%,否则会出现缺陷等级的2级跳跃。最后根据系统需求进行功能模块设计和数据库设计,开发了管道环焊缝缺陷失效预测系统。该系统可自动预测输入数据所对应的管道风险等级,提高了预测的实用性和准确性,同时降低了管理人员的劳动强度。