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基于PSO-GRNN模型的埋地管道腐蚀剩余寿命预测

作者:王文辉; 骆正山; 张新生埋地管道腐蚀深度预测模型腐蚀发展趋势剩余寿命预测

摘要:目的构建埋地管道腐蚀深度预测模型,预测腐蚀管道的剩余使用寿命。方法依据ASME B31G剩余强度评价标准,给出管道的最大允许腐蚀深度计算方法,引入广义回归神经网络(GRNN),构建埋地管道腐蚀深度预测模型,采用粒子群算法(PSO)优化GRNN的网络参数,结合管道腐蚀发展趋势预测方法,对埋地薄弱管道进行腐蚀剩余寿命预测。以陕西省某埋地输油管道为例,选取8个主要外腐蚀因素,构建外腐蚀指标体系,借助Pycharm编程仿真,结合埋片试验,对该模型预测结果进行验证分析,并预测各腐蚀管段剩余使用寿命。结果与BP模型相比,PSO-GRNN模型的管道腐蚀深度预测结果最大相对误差控制在13.77%以内,平均相对误差仅为6.63%。寿命预测结果显示,部分管段的剩余使用寿命未能达到其预期服役寿命。结论所建模型预测性能要明显优于BP模型,预测精度更高,能够较好地预测埋地管道的最大腐蚀深度和未来的腐蚀发展规律,剩余寿命预测结果贴近实际,为管道的维修和更换提供了指导依据,在实际工程中,具有一定的应用价值。

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表面技术

《表面技术》(CN:50-1083/TG)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《表面技术》办刊宗旨:为从事工业材料和机械产品表面处理技术的科技工作者提供学术和技术交流、沟通信息,为我国经济建设服务。

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