【摘 要】
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为了掌握海底管道外腐蚀情况,保证管道的安全运行,对海洋环境腐蚀因素进行了梳理,确定了8种影响海底管道外腐蚀速率的主要因素,通过核主成分分析(kernel principal components analysis,KPCA)对影响因素进行优选,并将优选后的样本放入极限学习机(extreme learning machine,ELM)进行训练,以影响因素为输入,腐蚀速率为输出,采用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对ELM的输入权值和隐含层偏差进行优化.结果表明,KPCA-GA-EL
【机 构】
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中海石油 (中国) 有限公司深圳分公司,广东深圳518000
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为了掌握海底管道外腐蚀情况,保证管道的安全运行,对海洋环境腐蚀因素进行了梳理,确定了8种影响海底管道外腐蚀速率的主要因素,通过核主成分分析(kernel principal components analysis,KPCA)对影响因素进行优选,并将优选后的样本放入极限学习机(extreme learning machine,ELM)进行训练,以影响因素为输入,腐蚀速率为输出,采用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对ELM的输入权值和隐含层偏差进行优化.结果表明,KPCA-GA-ELM模型最大相对误差2.43％,MSE和MAPE分别为0.14833和1.15,与其余三种模型相比,预测精度最高.研究结果可为提高海底管道完整性管理水平提供技术支持.
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针对高强度管线钢再热失强及角焊缝延迟开裂问题,研究了不同气体流速下管线钢管感应加热温度的分布及不同中频加热功率对角焊缝堆焊处预热温度场分布的影响.结果发现,在加热温度不高于400℃的条件下,管体强度未发生降低;在气体流速不低于10 m/s的条件下,控制中频加热功率不低于200 kW,可有效防止角焊缝处发生延迟开裂.研究表明,管体表面温度场分布受气体流速的影响,通过控制中频加热功率及再加热温度,可有效改善B型套筒角焊缝处延迟裂纹的产生及管体再热失强问题,从而确保在管体不停输状态下进行修复作业.
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