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长期以来,石油的输送主要有埋地、架空、海底三种形式,其中埋地管道最为常见。但是,埋地管道的腐蚀因素多,具有非线性、强耦合的特性,传统方法很难建立精确的腐蚀速率及深度预测模型。因此,对埋地管道腐蚀预测模型进行优化研究具有重要意义。本研究在阅读大量文献的基础上,分析和总结了现阶段埋地油气管道的腐蚀研究现状,结合管道的腐蚀机理及检测方法,主要进行了以下研究工作:(1)基于多元统计理论的腐蚀因素特征提取。由于埋地油气管道各腐蚀因素的非线性相关性,原始样本数据存在冗余信息。为降低检测数据对腐蚀速率及剩余寿命预测过程的影响,本研究以核主成分分析法建立了腐蚀因素与腐蚀速率之间的映射关系,提取腐蚀因素的主成分,重构原始数据集,以此作为GRNN腐蚀速率预测模型的输入值。(2)基于GRNN的腐蚀速率预测。根据GRNN适用于小样本、参数少、训练优的特点,将其用于对埋地管道在不同环境下的腐蚀速率进行预测。鉴于以往GRNN的光滑因子随机初始化,降低了模型的可靠性。为提高GRNN的预测效果,本研究采用天牛须算法优化其光滑因子,提出了基于BAS-GRNN的埋地管道腐蚀速率预测模型。(3)基于IGM(1,1)-BAS-GRNN的剩余寿命预测。结合腐蚀速率的预测结果,即可确定腐蚀薄弱管段,以灰色模型拟合其腐蚀深度随时间的变化值,进而确定管段的剩余寿命。但是,腐蚀因素随季节交替处于动态变化中,腐蚀现象并不规律。为提高剩余寿命的预测精度,本研究引入权重重构GM(1,1)原始序列;然后,对拟合序列与原始序列的误差平方和进行加权,以误差最小确定时间参数;最后,利用BAS-GRNN模型对改进的GM(1,1)预测误差进行修正,形成误差补偿器,由此预测管道的剩余寿命。综上,提出了埋地管道外腐蚀速率与剩余寿命预测的优化模型,效果好、精度高,可有效确定埋地管道风险管段,为管道管理部门提供决策依据。但是,如何加强内、外腐蚀的联动作用是本研究需要改进的方向。