海底腐蚀管道极限承载力预测模型

作     者：肖荣鸽 刘博 周鹏 易冬蕊 XIAO Rongge;LIU Bo;ZHOU Peng;YI Dongrui

作者机构：西安石油大学陕西省油气田特种增产技术重点实验室西安710065 中国石油塔里木油田分公司油气运销事业部库尔勒841000 陕西延长石油气田公司南区勘探指挥部延安716201 陕西延长石油(集团)有限责任公司研究院西安710075 

出 版 物：《腐蚀与防护》 (Corrosion & Protection)

年 卷 期：2023年第44卷第12期

页      面：124-130页

学科分类：080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 

基　　金：陕西省教育厅2019年度服务地方专项计划项目(19JC034) 西安石油大学研究生创新与实践能力培养计划资助(YCS21113103)。 

主　　题：海底腐蚀管道 极限承载力 人工蜂群算法 BP神经网络 预测 

摘      要：准确的预测海底腐蚀管道极限承载力对于评估海底管道寿命、保证海底油气管道安全运行具有重要意义。针对BP神经网络(BPNN)模型学习效率低、对初始权重敏感且容易陷入局部最优状态等缺点,采用人工蜂群(ABC)算法来优化BPNN的初始权值和阈值,建立了ABC-BPNN海底腐蚀管道极限承载力预测模型。使用MATLAB软件搭建模型并进行预测,同时与BPNN模型、遗传算法(GA)优化的BPNN模型和粒子群优化算法(PSO)优化的BPNN模型进行对比分析。结果表明:ABC-BPNN模型预测海底腐蚀管道极限承载力的平均相对误差为1.9750%,优于BPNN、GA-BPNN和PSO-BPNN模型的预测结果;ABC-BPNN模型的预测结果所拟合出来的直线与Y=X直线最为贴近,证明了ABC-BPNN模型作为预测海底腐蚀管道极限承载力工具的准确性和稳定性。