【摘 要】
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运用BP人工神经网络技术建立了预测L360钢在H_2S/CO_2环境中腐蚀的模型,神经网络拓扑结构为5-4-1,网络模型训练成功以后,应用它预测L360钢在H_2S/CO_2中的腐蚀速度.结果表明,
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运用BP人工神经网络技术建立了预测L360钢在H_2S/CO_2环境中腐蚀的模型,神经网络拓扑结构为5-4-1,网络模型训练成功以后,应用它预测L360钢在H_2S/CO_2中的腐蚀速度.结果表明,人工神经网络模型预测的结果与实验数据相当符合,误差在14%以内.由此可见,BP神经网络模型可以作为预测H_2S/CO_2环境致集输管线腐蚀速率的工具.
The model of predicting corrosion of L360 steel in H_2S / CO_2 environment was established by using BP artificial neural network technology. The topological structure of neural network is 5-4-1. After the successful training of the network model, it is applied to predict the corrosion of L360 steel in H_2S / CO_2 Speed.The results show that the artificial neural network model predicts the results in good agreement with the experimental data and the error is within 14%, which shows that the BP neural network model can be used as a tool to predict the corrosion rate of pipeline in H_2S / CO_2 environment.
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