【摘 要】
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为更好地解决氯乙烯储罐注水堵漏可能导致储罐发生腐蚀泄漏的实际问题,提出1种基于ASPEN和神经网络的氯乙烯储罐注水堵漏腐蚀风险的预测方法。运用ASPEN流程模拟软件,对氯乙烯储罐注水堵漏工艺进行模拟,得到不同泄漏孔径下注水速率和HCl浓度的关系;以HCl浓度作为导致腐蚀的主要影响因素,对不同种钢材进行挂片腐蚀实验;结合神经网络分析,得出HCl浓度与腐蚀速率之间的拟合式,预测储罐腐蚀情况。结果表明:神经网络预测结果平均相对误差7.63%,随注水速率的提高,HCl浓度变化呈下降趋势,腐蚀速率变化呈下降趋势;在
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51874255)。
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为更好地解决氯乙烯储罐注水堵漏可能导致储罐发生腐蚀泄漏的实际问题,提出1种基于ASPEN和神经网络的氯乙烯储罐注水堵漏腐蚀风险的预测方法。运用ASPEN流程模拟软件,对氯乙烯储罐注水堵漏工艺进行模拟,得到不同泄漏孔径下注水速率和HCl浓度的关系;以HCl浓度作为导致腐蚀的主要影响因素,对不同种钢材进行挂片腐蚀实验;结合神经网络分析,得出HCl浓度与腐蚀速率之间的拟合式,预测储罐腐蚀情况。结果表明:神经网络预测结果平均相对误差7.63%,随注水速率的提高,HCl浓度变化呈下降趋势,腐蚀速率变化呈下降趋势;在
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