基于RBF模型的埋地管道外腐蚀速率预测

• 作者: 梁昌晶 管恩东
• 来源期刊: 油气储运
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基 埋地管道 外腐蚀 Sobol敏感度 土壤电阻率
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 运行与管理|OPERATION & MANAGEMENT
• 页码范围: 233-240
• 页数: 8页
• 分类号: TE832
• 语种: 中文
• DOI: 10.6047/j.issn.1000-8241.2022.02.014

摘要

为克服埋地管道土壤腐蚀因素之间具有模糊性、随机性、交互性及传统方法预测精度较低等缺陷,以某现场埋地管道腐蚀埋片数据为基础,选择10个影响因素为输入参数,以外腐蚀速率为输出参数,采用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型,对数据样本进行训练、验证、测试,建立外腐蚀速率预测模型,并通过Sobol敏感度分析确定影响腐蚀的关键参数.结果表明:10-35-1型RBF神经网络模型迭代至2 273步时,均方误差为0.000 99,训练、验证、测试阶段的相关系数分别为0.970 7、0.9813、0.9901;与BP、MLR、SVM等模型相比,RBF神经网络模型的平均相对误差为2.07％,说明其在预测埋地管道外腐蚀速率方面具有一定优越性;土壤电阻率对外腐蚀速率的影响最大,且土壤电阻率、pH值、Cl-含量与其他因素之间的交互作用显著,应重点关注.所建模型可广泛应用于管道外腐蚀速率预测,其结果可为管道完整性管理提供理论依据与参考.