浅析埋地管道的防腐参数采集传输与防腐性能评价

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1、浅析埋地管道的防腐参数采集传输与防腐性能评价【摘要】埋地管道是石油天然气运输中不可缺少的一部分，但受多种因素影响，埋地管道容易受到腐蚀，一旦埋地管道受到腐蚀，管道就会失去应有作用，不仅会影响管道正确运营，还会威胁到人民生命安全，因此，怎样做好埋地管道防腐参数采集传输，做好埋地防腐性能评价就成为现阶段最重要的问题。本文将联系实际情况，分别研宄埋地管道防腐参数采集传输与防腐性能。【关键词】埋地管道；防腐参数采集传输；防腐性能评价刖目为促进国家经济发展，完成石油、天然气的运输工作，很多管道都被埋在地下，这些管道不仅所面临的社会环境较为复杂，也容易受自然灾害等因

2、素的影响受到腐蚀，如果管道因腐蚀发生爆裂，将带来不可挽回的损失。因此，有必要对埋地管道防腐参数采集传输与防腐性能进行评价，减少不必要的损失。一、埋地管道的防腐参数采集传输现代埋地管防腐检测中，多用阴极保护电位进行检测，但其中依然存在一定不足，难以实现防腐参数采集传输。为弥补这一不足，有必要将GPRS数据采集、无线射频技术等融入进来，在各个参数采集点上安装现场采集设备，以此顺利完成数据采集工作，然后在控制中心中增设数据接受系统，用于接受相关数据信号，在数据采集完以后，在分析这些数据，以此了解管道是否处于良性状态。在管道阴极保护电位完成信号调理以后，就会将这

3、些信号传送到为控制输入端进行采样，然后在传送到GPRS模块中完成数据发送，在接收端收到数据后就会在终端做进一步优化，相关工作人员也可以在第一时间了解到埋地管道防腐实际情况，如果发现管道被腐蚀，工作人员也可以及时确定腐蚀等级，并提出合理有效措施将问题解决［1］。这样也可以最大程度的降低危险发生几率，确保人民生命财产不受威胁。二、埋地管道的防腐性能分析埋地管道防腐能力如何直接关系到管道能否安全运行，通过长期实践工作得知，然而我国埋地管道防腐性能的研宄依然存在过于单一化的情况，不仅难以获得准确的检测报告，还容易增加管道运行风险。要做好埋地管道防腐性能分析，应以

4、人工神经网络为主，做好防腐性能综合评价。人工神经网络是一种模仿人脑的智能技术，在利用人工神经网络的过程中，多以BP神经网络与变化形式为主，其原因在与BP祌经网络属于多层神经网络的一种，主要采用BP算法，随着BP神经网络在防腐性能评价中的运用，能够在阐述合适的情况下，可以有效减少均方误差。对于BP网络来说，其网络结构主要由隐层数、神经元节点数构成。对于隐层数来说，其层数与各个神经元数量有一定关系，但即便增加了隐藏层的层数与神经元，也不一定起到提高网络精度与表达力的作用。然而，在隐层中含有Sigmoid转换函数以后，网络精度就会大大提升，这样就可以通过增加隐

5、层节点减少误差的出现。在神经元节点设计中，应从输入层与输出层神经元节入手，其中输入层的作用是为管道防腐层检测提供合适参数，所以在输入层中至少应设置4个神经元节点；而输出层属于埋绝缘电阻部分，所以，在实际设计中，输出层的神经元节点仅为1个即可［2］。在设计隐层神经元节点数量的过程中，应注意节点数量的设置，如果过多或过少都会影响到神经网络模型总体性能。为防止此类情况的出现，应将强化网络总体性能作为重点，并坚持在精度达到既定要求以后做好结构紧凑，也就是尽可能的降低隐层节点数量。通常情况下，隐层节点数量最好比样本数量少一个，这样不仅可以有效增强网络模型综合能力，

6、还能进一步强化网络模型的实用性。通过实践证明得知，在这种模式下，经过BP算法所获得的评价结果误差相对较低，最高不超过8%，这样的结果也与实际差距并不大，但同时也发现，由于BP网络收敛速度相对缓慢，所以精度并不高，这也是在实际利用BP算法中需要注意的问题，只有弥补这一不足才能有效增强预测能力，顺利完成埋地管道的防腐性能分析工作［3］。总的来说，BP算法整体效果较好，虽然存在不足，但问题并不大，只要适当改进即可，因此，应重视基于人工祌经网络的BP算法的运用。结束语如果埋地管道在实际运行中受到腐蚀，却没有在第一时间解决，这样很容易影响管道安全运行，也容易降低管

7、道整体效果，针对这种情况就需要做好管道防腐评价工作，采用合适的方法了解管道实际情况，为这一过程中，除了必要的现场检测以外，还要注意先进技术的运用，利用BP人工神经网络分析与评估埋地管道防腐情况，并提出合理有效措施，只有这样才能最大程度的降低管道安全事件发生几率，保护人民生命财产不少损失。希望本文的研宄能为相关人士带来有效参考。作者简介：谢世涛，男，27岁，中共党员，2011年毕业于长江大学石油机械专业，目前在中石油长庆油田分公司第七采油厂。袁耀锋，男，29岁，中共党员，2011年毕业于长江大学地质学，目前在中石油长庆油田分公司第七采油厂地质研宄所。参考文

8、献：[1]吴志遥，王粵.埋地管道防腐层保护效果的远程评估[J].辽宁化工，201