基于主成分和粒子群优化支持向量机的管道内腐蚀预测

• 作者: 乔伟 孙阳阳 毕傲睿 骆正山
• 来源期刊: 表面技术
• 学科: 工学
• 关键词: 内腐蚀 腐蚀因素 腐蚀率预测 主成分分析 支持向量机 鲶鱼粒子群
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 表面失效及防护
• 页码范围: 133-140
• 页数: 8页
• 分类号: TG172
• 语种: 中文
• DOI: 10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2018.09.018

摘要

目的 研究输油金属管道内腐蚀预测模型,以改善管道维修策略和提高使用期限.方法 分析输油管道内腐蚀原因,归纳腐蚀因素,采用主成分分析法对腐蚀因素进行优选,摒弃相关联但腐蚀贡献率较低的因素,以最大化表征腐蚀原因及减少不必要的处理过程.将贡献率较大的腐蚀因素作为支持向量机预测模型的输入变量,以腐蚀率作为目标输出,建立管道腐蚀预测模型.针对支持向量机参数选取问题,应用鲶鱼粒子群算法进行寻优,以提高预测精度.以20#钢管为例进行了模型验证,并与其他预测模型进行了对比和分析.结果 主成分分析筛选得到的管道内腐蚀的主要因素有:H2S、CO2、Cl-、酸碱值、压力、介质温度、流速.通过鲶鱼粒子群算法改进的支持向量机模型的预测与实际值的平均相对误差为2.82％,相关性系数值为0.9955,均优于其他三种预测模型.结论 金属管道的内腐蚀由多个腐蚀因素共同作用形成,采用主成分和粒子群优化的支持向量机模型能够精确预测内腐蚀率,对金属管道维修和管理的借鉴性高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	骆正山	西安建筑科技大学管理学院	79	457	11.0	18.0
2	乔伟		15	48	4.0	6.0
3	孙阳阳		10	32	4.0	5.0
4	毕傲睿	西安建筑科技大学管理学院	15	58	6.0	7.0