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prediction on failure pressure of Pipeline Containing Corrosion Defects Based on ISSA-BPNNModel

Energy Engineering 2024年第3期121卷 821-834页

作者： Qi Zhuang Dong Liu Zhuo Chen PetroChina Changqing Oilfield Company The Second Gas Production PlantXi’an710000China PetroChina Changqing Oilfield Company Safety and Environmental Supervision Department Co.Ltd.Xi’an710000China Sinopec Northwest Oilfield Company The Second Oil Production Plant Co.Ltd.Urumqi830016China

Oil and gas pipelines are affected by many factors,such as pipe wall thinning and pipeline rupture.Accurate prediction of failure pressure of oil and gas pipelines can provide technical support for pipeline safety management.Aiming at the shortcomings of the BP Neural Network(BPNN)model,such as low learning efficiency,sensitivity to initial weights,and easy falling into a local optimal state,an Improved Sparrow Search Algorithm(ISSA)is adopted to optimize the initial weights and thresholds of BPNN,and an ISSA-BPNN failure pressure prediction model for corroded pipelines is established.Taking 61 sets of pipelines blasting test data as an example,the prediction model was built and predicted by MATLAB software,and compared with the BPNN model,GA-BPNN model,and SSA-BPNN model.The results show that the MAPE of the ISSA-BPNN model is 3.4177%,and the R2 is 0.9880,both of which are superior to its comparison model.Using the ISSA-BPNN model has high prediction accuracy and stability,and can provide support for pipeline inspection and maintenance.

关键词： Oil and gas pipeline corrosion defect failure pressure prediction sparrow search algorithm BP neural network logistic chaotic map

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