【摘 要】
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管道是炼化装置运行的重要连接。因此，为了保证装置的平稳运行需要加强对管道的腐蚀分析和管理。管道腐蚀因素较多且都具有较大模糊性和随机性，这些因素之间还存在复杂的相关性。随着炼化行业的不断发展和炼化过程的不断增多，从前的管道腐蚀诊断和预测方法逐渐无法适应管道腐蚀分析如今出现的问题。而智能数据分析算法具有较好的线性映射功能，能够对多种数据并行处理，能够解决传统方法中存在的无法确定多种因素之间相关性的问题
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管道是炼化装置运行的重要连接。因此，为了保证装置的平稳运行需要加强对管道的腐蚀分析和管理。管道腐蚀因素较多且都具有较大模糊性和随机性，这些因素之间还存在复杂的相关性。随着炼化行业的不断发展和炼化过程的不断增多，从前的管道腐蚀诊断和预测方法逐渐无法适应管道腐蚀分析如今出现的问题。而智能数据分析算法具有较好的线性映射功能，能够对多种数据并行处理，能够解决传统方法中存在的无法确定多种因素之间相关性的问题。因此，运用数据分析和开挖方法预测管道的腐蚀速率是管道腐蚀控制和腐蚀剩余寿命预测的重点改进方向。
本文采用了查阅文献、现场腐蚀检查来获取数据和基础信息，并对所得到的管道腐蚀数据进行了腐蚀因素和损伤机理分析。
在管道腐蚀检查的基础上，运用智能数据分析算法，构建PSO-MGM(1，1)模型和PCA-GA-BP模型，对管道腐蚀速率进行预测。结合某石化常压装置管道的实际情况，对PSO-MGM(1，1)模型和PCA-GA-BP模型进行实例分析和验证。通过模型可靠性验证，两种模型都能较好地预测管道腐蚀速率。基于模型特点分析，PSO-MGM(1，1)模型更适用于单一且数据量小的管道腐蚀速率预测，PCA-GA-BP模型更适用于成套或数据量大的管道腐蚀速率预测。
在PSO-MGM(1，1)模型预测的基础上，对管道进行腐蚀评价，分别计算管道腐蚀剩余寿命预测和对管道进行RBI定量分析，并结合腐蚀评价结果提出有效风险检验和管理措施。
本文将智能数据分析算法引入炼化装置管道腐蚀速率预测，并以某石化常压装置管道为例进行分析和验证，可以给同类装置管道腐蚀损伤分析和腐蚀速率预测提供理论方法和技术依据。
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