【摘 要】
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随着海上油气资源开采总量不断增加,海洋管道铺设范围逐渐扩大。目前腐蚀是威胁海洋油气管道安全运行的重要因素之一,腐蚀失效事故的发生可能会造成严重的环境污染和财产损失。因此,本研究基于灰色模型和极限学习机,引入智能算法建立组合模型对海洋油气管道外腐蚀速率进行预测,进而准确评估和掌握海洋油气管道腐蚀情况,为管道安全运行和维护提供科学指导。本文的研究内容主要有三部分:首先,针对历史检测数据匮乏的小样本预测
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（No.41877527）；
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随着海上油气资源开采总量不断增加,海洋管道铺设范围逐渐扩大。目前腐蚀是威胁海洋油气管道安全运行的重要因素之一,腐蚀失效事故的发生可能会造成严重的环境污染和财产损失。因此,本研究基于灰色模型和极限学习机,引入智能算法建立组合模型对海洋油气管道外腐蚀速率进行预测,进而准确评估和掌握海洋油气管道腐蚀情况,为管道安全运行和维护提供科学指导。本文的研究内容主要有三部分:首先,针对历史检测数据匮乏的小样本预测系统,在不考虑腐蚀速率影响因素的情况下,利用腐蚀速率时间序列,建立单变量GM（1,1）腐蚀速率预测模型,为解决中长期预测误差较大的问题,本文引入ABC智能算法对动态背景值系数进行寻优,并结合等维新信息递补和残差修正方法优化传统GM（1,1）,建立ABC-NRGM（1,1）预测模型,将其与GM（1,1）、ABC-GM（1,1）和ABC-NGM（1,1）的预测结果及精度进行对比分析与评价;然后,对海洋管道外腐蚀速率的重要影响因素进行分析,利用岭回归、套索回归以及弹性网络回归三种方法进行特征选择,删除冗余变量,提取出外腐蚀速率的显著影响因素;最后,将经过特征选择后的影响因素作为输入变量,引入BAS算法优化ELM网络的输入权值和隐层阈值,建立考虑环境因素的多变量组合预测模型EN-BAS-ELM,设置对比模型对其预测性能进行评价,并从管理角度提出海洋管道安全管理建议。研究结果表明:基于腐蚀速率时间序列提出的单变量预测模型ABC-NRGM（1,1）相比传统GM（1,1）的预测精度明显提高,可以解决历史数据匮乏的预测问题;基于海洋环境因素和腐蚀速率提出的多变量预测模型EN-BAS-ELM筛选出了海洋油气管道外腐蚀速率的关键影响因素,大大提高了训练效率和预测精度。本研究针对不同情况提出的两种预测模型,可以对海洋油气管道腐蚀速率进行准确预测,为管道的腐蚀防护和安全管理提供科学指导。
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