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腐蚀速率的精确预测对于油气集输管道的安全运行具有重要意义。鉴于神经网络算法陷入局部最小值、收敛速度慢和引起振荡效应等问题,同时考虑自适应遗传算法在广泛的空间搜索和向最优解的方向尽快收敛于最优目标的特点,构建了优化的混合算法神经网络模型。利用该模型对多种因素影响下的油气集输管道的腐蚀速度进行了预测研究。实际应用表明:该模型大大提高了网络的学习效率和预测评判的精度,可以作为油气集输管道腐蚀速率预测的良好工具。 相似文献
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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。 相似文献
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为优化城镇燃气管道的防腐措施,提高钢质管道的防腐效率,通过对某燃气公司城镇燃气管道检测中发现的典型腐蚀案例分析,找出了其腐蚀形态主要有土壤电化学腐蚀、微生物腐蚀、杂散电流腐蚀等,总结出可采取的防腐措施有管道外壁加装防腐层、安装阴极保护设施、增设排流装置等。对检测中发现的腐蚀缺陷,采用局部挖补、防腐层补口、接地排流技术处理,运行结果表明:修复后的管道阴极保护参数测试正常,土壤表面电位梯度0.4 mV/m,管地电位正向偏移值35 mV,无防腐层损坏、剥离及杂散电流腐蚀现象,解决了该条管道的防腐控制问题。 相似文献
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埋地钢管的土壤腐蚀速率计算及防腐措施 总被引:1,自引:0,他引:1
埋地钢管发生泄漏的主要原因为土壤侧的腐蚀.埋地钢管土壤侧的腐蚀主要影响因素包括土壤性质、操作温度、涂层效力、阴极保护和杂散电流.依据API581,综合讨论上述因素的影响因子,并结合相关算例分析了阴极保护对土壤腐蚀速率的影响程度.针对土壤侧的腐蚀,提出了涂层防护和阴极保护的防腐措施.根据土壤腐蚀速率预测出埋地钢管的剩余使用寿命,从而合理安排检验检测时间,保障埋地钢管的安全运行. 相似文献
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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。 相似文献
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文中总结了引起输油管道局部腐蚀的主要原因,结合实例详细分析了输油管道在水泥固定管墩中及管道在穿跨越公路、铁路、河流的套管中引起腐蚀的几种原因,并提出了在水泥固定墩和套管中腐蚀控制应注意的问题及采取的措施,介绍了输油管道防腐层大修工艺和质量控制措施,结合实际案例介绍了防腐层大修技术的实际应用,为相关专业人士提供了参考。 相似文献