基于RS-PSO-SVM算法的腐蚀管道剩余强度预测技术研究

• 作者: 于天齐 刘勇 刘志娟 周艳丽 杨旭东 陆亮
• 来源期刊: 石油工程建设
• 关键词: RS PSO SVM 剩余强度
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 8-12
• 页数: 5页
• 字数: 3902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2206.2020.03.002

摘要

目前,我国大多数油气管道服役时间已超过20 a,受到土壤、 大气以及水体等多方面的影响,腐蚀成为危害管道安全、造成管道失效的重要因素.针对单一腐蚀缺陷管道剩余强度样本数据少、公式计算保守性强、有限元分析过于复杂等缺点,将RS、PSO和SVM算法模型有机结合,构建了腐蚀管道剩余强度预测模型.通过RS属性约简,有效提取了影响管道剩余强度的关键性指标因素,随后应用改进的PSO算法对SVM的参数进行了寻优,避免了人工试算法造成的误差过大和训练时间过长的缺点,与BP神经网络、RS-WNN算法相比,RS-PSO-SVM算法的保守性和准确性都较为优越,平均绝对百分误差为1.23％,均方根误差为0.17 MPa,模型的鲁棒性和预测性更好,对管道剩余强度的研究具有借鉴意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇		102	381	11.0	14.0