油气集输管道腐蚀速率预测研究

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1、2009年管技木设备2009第5期EquipmentNo．5油气集输管道腐蚀速率预测研究佟立强。张鹤群(冀东油田油气集输公司，河北唐山063000)摘要：腐蚀速率的精确预测对于油气集输管道的安全运行具有重要意义。鉴于神经网络算法陷入局部最小值、收敛速度慢和引起振荡效应等问题，同时考虑自适应遗传算法在广泛的空间搜索和向最优解的方向尽快收敛于最优目标的特点，构建了优化的混合算法神经网络模型。利用该模型对多种因素影响下的油气集输管道的腐蚀速度进行了预测研究。实际应用表明：该模型大大提高了网络的学习效率和预测评判的精度，可以作为油气集输管道腐蚀速率预测的良好工具。关键词：神经网络；腐蚀；改进的遗传

2、算法中图分类号：TE985．8文献标识码：A文章编号：1004—9614(2009)05—0052—03PredictionoftheCorrosionRateofGatheringandTransportOilandGasPipelinesTONGLi—qiang，ZHANGHe—qun(CompanyofOilandGasGatheringofJidongOilfield，Tangshan063000，China)Abstract：Itissignificanttopredictthecorrosiverateofgatheringandtransportpipelines．Consi

3、deringthefeaturesoftheslowconvergingrateandstrongoscillationinextensivespaceofself-adaptivegeneticalgorithms，theoptimizedmixedalgorithmneuralnetworkmodelisfoundedontheimprovedadaptivegeneticalgorithmandthebackpropagationneuralnetwork．Themodelisappliedtopredictthecorrosiverateofgatheringandtranspor

4、tpipelineundertheinfluenceofmanyfactors．Theresultsshowthatthemodelhasagreateficiencyofnetworklearningandahighaccuracyofpredictionandjudgemcnt．Keywords：neuralnetwork：corrosion；improvedadaptivegeneticalgorithms0引言1腐蚀速度的预测方法腐蚀常给油气田造成重大的经济损失，包括灾难1．1人工神经网络方法性的事故和环境污染。影响油管腐蚀的因素很多，包大量的仿真实验和理论研究已经证明，BP(ba

5、ck括材料因素、环境因素、所输介质的组分因素等，同时propagation)算法是一种有效的神经网络学习算法，它影响腐蚀各因素之间的相互作用十分复杂，而实验过具有很强的处理非线性问题的能力，近年来应用广程又往往不能控制所有因素变化情况，从而导致实验泛。但在实际应用中，BP神经网络也暴露出一些自身结果分散性比较大，因此用精确的数学解析公式来表的弱点，如收敛速度慢，极易陷入局部极值点；另外，达它们之间的关系是非常困难的，所以有必要采用其神经网络的初始连接权以及网络结构的选择缺乏依他科学的方法对实验数据进行分析处理，以便从分散据，具有很大的随机性，很难选取具有全局性的初始性较大的实验数据中分清和

6、判断各种因素的影响，作点，因而求得全局最优的可能性较小，限制它在实际出不掺杂主观成份的推论和判断1J。中的应用¨j。BP神经网络技术被广泛应用于输油气管道腐蚀1．2遗传算法速度预测研究中，但由于BP神经网络具有收敛速度遗传算法(geneticalgorithms，GA)最初由Holland慢，极易陷入局部极值点等弱点，该方法的预测效率于20世纪70年代提出，它的主要特点是群体搜索策及精度都不高。文中利用改进的遗传算法结合BP神略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖梯度信经网络对集输管道的腐蚀速率进行分析，建立系统模息，也不需要求解函数可微，只需要该函数在约束条型，用现场实验数据对模型进行

7、了检验。结果表明：件下可解。因此，该方法尤其适用于处理传统方法难其预测效率及精度均较高。以解决的复杂和非线性问题』。在传统遗传算法的基础上，文献[4]提出了一种改进自适应遗传算法收稿日期：2009—05—07收修改稿日期：2009—05—21第5期佟立强等：油气集输管道腐蚀速率预测研究53(improvedadaptivegeneticalgorithms)，在用其求解实求，则转向(9)，否则转向(6)；际问题时，能在广