基于BP神经网络的川气东送管道土壤腐蚀预测

通过现场埋片和土壤理化性质试验确定了影响川气东送管道腐蚀速率的主要土壤因素,对39个试验点的X70钢质试片的腐蚀数据进行分析,构建了X70钢材土壤腐蚀预测模型,利用该模型在BP神经网络中训练、模拟,并运用MATLAB软件对神经网络进行编程,将预测结果与现场X70埋片腐蚀实验结果对比。结果表明:运用BP神经网络可以建立稳定性好的土壤腐蚀预测模型,预测川气东送管道X70钢材在土壤中的腐蚀速率的准确度达到90%以上。     

油气管道腐蚀预测方法研究

文中介绍了3种常见管道腐蚀缺陷及2种腐蚀失效模式,简要分析了油气管道腐蚀预测的国内外研究现状,介绍了油气管道腐蚀预测模型存在的问题及解决途径,针对这些问题提出了建议,对油气管道的腐蚀预测研究提供参考。     

基于管道完整性管理的输气管道内腐蚀分析

为确认管道内检测发现的内部金属损失是否为内腐蚀缺陷并分析内腐蚀成因,基于管道完整性管理的大数据分析理念,将内检测数据、内腐蚀发生位置数据、开挖直接检测数据、腐蚀形貌3D建模分析数据、内腐蚀产物理化分析成果、超声导波监测数据等进行整合并分析了内腐蚀发生的原因。分析结果表明:内腐蚀是由于管道内壁与H_2S、CO_2和管道内部的水发生电化学腐蚀而形成的。依据腐蚀成因,开展了生产清管作业内腐蚀控制,并通过对比多轮超声导波监测数据,确认管道清管对内腐蚀控制的有效性。介绍了开展管道内腐蚀研究的重要性及研究方向。     

腐蚀管道剩余寿命预测方法

基于可靠性理论,提出了一种预测管道腐蚀剩余寿命的新方法,即管道腐蚀可靠性寿命预测方法。该方法包括建立腐蚀管道的失效状态函数、腐蚀速率等变量的概率分布模型、管道失效概率和可靠度随时间的变化规律;然后根据管道所处地区级别和风险等级给定目标可靠度,确定管道的腐蚀剩余寿命。运用此方法预测了新疆采油一厂红浅注汽管道的腐蚀剩余寿命,为该管道腐蚀检测周期的确定提供了科学依据。     

基于形貌特征的CO2腐蚀速率预测方法

针对CO2腐蚀过程复杂，难以利用实测数据有效预测腐蚀速率问题，文中以腐蚀形貌图像为对象，利用支持向量机（SVM）构建预测模型，实现对CO2腐蚀速率的预测。对N80钢的CO2腐蚀图像进行灰度处理、灰度增强及二值化处理，提取蚀孔数目和孔蚀面积。经计算获得孔蚀密度及孔蚀率，结合工作温度及CO2分压作为腐蚀速率预测的四维特征向量。以SVM构建预测模型，经测试，可准确预测CO2腐蚀速率，并与神经网络预测结果进行对比，验证了该方法的优越性。     

基于AIGA-WLSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法

为了降低埋地管道腐蚀影响因素之间的复杂相关性,提高腐蚀预测精度,文中提出一种基于自适应免疫遗传算法-加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLSSVM)的埋地管道腐蚀速率预测建模方法,并采用AIGA优化模型参数,进一步提高模型的学习能力和稳定性。最后通过实例分析验证了AIGA-WLSSVM建模方法在埋地管道腐蚀速率预测中的可行性和有效性,为埋地管道的检修与更换提供参考。     

基于灰色马尔可夫理论的油气管道腐蚀剩余寿命预测

以灰色理论的标准GM（1,1）模型和马尔可夫TPM理论为基础,提出了基于灰色马尔可夫理论的油气管道腐蚀剩余寿命预测方法。利用灰色马尔可夫理论预测腐蚀油气管道剩余寿命的步骤主要包括：最大允许腐蚀深度的确定,腐蚀速率的预测以及剩余寿命预测。并基于该方法,采用VB系统开发了实用软件,简便可靠。该方法可以在腐蚀速率波动比较大的情况下预测油气管道的剩余寿命,为油气管道腐蚀检测周期的确定提供了科学依据。     

海底混输管道内部状态完整性分析

为保证某混输海管的安全运营,通过建立混输海管多相流动模型和腐蚀模型,分析海管典型运行工况参数与设计取值,得出管道多相流动参数分布规律、腐蚀速率主要影响因素和总腐蚀情况。结果表明：海管入口立管底部压力最高;管内沿线温度总体逐渐降低,具有轻微波动;平管上坡段和入口立管段持液率较高;液体流速对该管道腐蚀速率的影响最显著;入口立管段底部腐蚀速率最大,且均大于设计取值;腐蚀速率设计取值偏小。     

温度对油气管道的CO2腐蚀速率的影响研究

为了研究温度对油气管道CO2腐蚀速率的影响,采用A3钢挂片全浸泡实验方法,在不同温度和含饱和CO2的油田模拟水中进行腐蚀试验,并与不合CO2的油田模拟水溶液中的全浸泡腐蚀试验结果进行比较,从而得出温度对油气管道腐蚀速率的影响.     

高含水集输管道内腐蚀预测与检测技术及应用

高含水油气管道内腐蚀穿孔频发,严重影响生产和环境。因此,油气管道内腐蚀的预测与检测是亟待解决的问题。常规检测耗资大,且效果差,结合美国腐蚀工程师协会内腐蚀直接评价标准和流体数值仿真技术(CFD)预测管道内腐蚀模型并与现场管道高程数据相结合,实现对高含水油气管线积水与易发内腐蚀位置的预测,针对该位置开展管体腐蚀检测,该方法在现场得到成功应用。通过现场检测数据来验证和修正预测模型,为解决高含水油气管道内腐蚀提供一种方法。