钢质油罐罐底腐蚀预测模型研究与评价

• 作者: 但琦 王继纬 肖育 邵武
• 来源期刊: 后勤工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 腐蚀预测 灰色系统 神经网络 腐蚀特征
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 38-41
• 分类号: TE988
• 字数: 2546字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7843.2013.03.007

摘要

钢质油罐在储存油料时不可避免地会受到严重腐蚀.为能够掌握罐底的腐蚀程度,提出了一种由灰色系统理论和BP人工神经网络相结合的方法建立预测模型,对钢质油罐罐底腐蚀情况进行了预测,并通过实例计算给出了评价.计算结果表明,预测值与实测值相差很小,尤其对油料腐蚀这种涉及较多因素的复杂过程,该方法具有明显的优越性;该模型克服了传统预测模型需建立函数的难题,且预测精度较高,具有较高理论与实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	但琦	后勤工程学院基础部	27	100	5.0	9.0
2	王继纬	后勤工程学院训练部	1	0	0.0	0.0