埋地钢质管道外覆盖层腐蚀防护工作是确保埋地钢质管道安全高效运行的重要措施,使用埋地钢质管道腐蚀防护状况综合评判软件对防腐检测数据进行智能化处理,利用系统的综合评价功能,对检验检测结果进行评价,可以有效地提高检修和管理人员的工作效率,为管道检修和正常运行评估提供可靠的技术保障和依据,使埋地管道腐蚀防护系统可以进一步地发挥对埋地钢质管道的防护潜力,最大限度地降低埋地钢质管道安全事故发生的可能性,更好地为促进国家经济建设与提高人民生活水平服务,减少可能造成的经济损失、能源浪费、人员伤亡与环境破坏。论文将神经网络与遗传算法应用于钢质管道腐蚀防护状况综合评判中,建立了针对钢质管道腐蚀防护状况综合评判而改进的遗传算法优化的神经网络评价模型。遗传算法是一种全局性的、稳健的搜索优化方法,可以有效克服神经网络训练过程中容易收敛于局部最小值的缺点。将遗传算法与神经网络相结合,可以使神经网络扩大搜索空间、提高计算效率以及增强神经网络建模的自动化程度。该综合评价模型使用遗传算法优化神经网络的连接权值,通过个体的不断进化,实现神经网络连接权值的优化。通过对检测数据、管道材质、环境因素以及管道原始信息等样本的学习,得到更加贴近管道运行真实状况的评价模型。使用该评价模型计算后续的检测数据,可以得出更加切合实际的钢质管道腐蚀防护状况综合评价结果,有效地满足了在缺乏普适明确计算公式的条件下,对复杂多变的埋地管道腐蚀防护状况进行准确评价,提供可靠监管依据的迫切需要。基于综合评价模型开发的埋地钢质管道腐蚀防护状况综合评判软件集埋地管道相关数据的管理、管道腐蚀防护法规标准管理、管道腐蚀防护状况检测仪器管理、管道防腐检测数据曲线图绘制,管道防腐检测数据分析评价和检测数据报告生成等功能于一身,将会成为埋地管道管理者掌握管道运行状况、管道检测技术人员处理检测数据以及相关政府部门安全监察人员的制订管道安全管理措施的有力工具。