【摘 要】
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基于BP神经网络原理,综合考虑六类土壤腐蚀指标（土壤电阻率、土壤含水量、氧化还原电位、氯离子含量、硫酸根离子含量和p H值）,建立了一种土壤腐蚀速率的预测方法。基于这种方
【机 构】
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西南石油大学,中国石油天然气股份有限公司西北销售分公司,四川宏达石油天然气工程有限公司
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基于BP神经网络原理,综合考虑六类土壤腐蚀指标（土壤电阻率、土壤含水量、氧化还原电位、氯离子含量、硫酸根离子含量和p H值）,建立了一种土壤腐蚀速率的预测方法。基于这种方法,依据某油田的现场土壤数据,借助MATLAB神经网络工具箱建立了这一地区的土壤腐蚀性预测的BP神经网络模型。训练和预测结果表明：训练的腐蚀速率最大误差为-1.5%,预测的腐蚀速率最大误差为8%。由此可见,基于BP神经网络的土壤腐蚀性预测方法具有较好的预测精度,对油气管道的安全运行具有重要的意义。
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