基于PSO-SVM模型的油气管道内腐蚀速率预测

• 作者: 戴政 李俊飞 白瑞 马钢
• 来源期刊: 表面技术
• 学科: 工学
• 关键词: PSO-SVM模型 油气管道 内腐蚀 速率预测 误差分析
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 专题——石油管材及装备材料腐蚀与防护
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 分类号: TG172
• 字数: 3498字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2019.05.007

摘要

目的 针对油气管道的运行安全问题,建立油气管道内腐蚀速率预测新模型,对管道的内腐蚀状况进行准确预测.方法 首先对内腐蚀的原理进行简单分析,探讨引起管道内腐蚀的主要原因.对PSO(粒子群算法)、SVM(支持向量机)以及PSO-SVM模型的原理及结构进行探讨,结合文献中获取的管道内腐蚀数据,使用PSO算法对SVM算法的参数C和g进行寻优.在此基础上,对Sine函数、Sigmoidal函数和Radial basis函数三种核函数进行对比优选.最终将PSO-SVM模型与GA-SVM模型、CV-SVM模型、LS-SVM模型和FOA-SVM模型四种模型进行预测误差对比,以此证明PSO-SVM模型的先进性.结果 当SVM算法的参数C=83.9243、g=0.6972,核函数选择Sine函数时,PSO-SVM模型的平均绝对误差和均方根误差最小,平均绝对误差和均方根误差分别为0.58％和0.000618,但是该模型在使用的过程中,其训练数据所使用的时间为11.26 s,与GA-SVM模型、CV-SVM模型、LS-SVM模型和FOA-SVM模型四种模型相比,其预测误差较小,但训练数据所使用的时间较长.结论 利用PSO-SVM模型对油气管道内腐蚀速率进行预测是可行的,预测误差相对较小,但是由于受限于数据训练速度问题,今后仍需要对该领域进行深入研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马钢	西安石油大学石油工程学院	16	59	5.0	6.0
2	白瑞	西安石油大学石油工程学院	10	48	4.0	6.0
3	戴政	西安石油大学石油工程学院	8	20	3.0	3.0
4	李俊飞		12	72	4.0	8.0