Application of Genetic Algorithms BP Neural Networks to Predicting Corrosion Rate of Carbon Steel in CO2/H2S Envitonment
摘 要
基于CO2/H2S共存腐蚀环境的复杂性、危险性,以及两者协同与竞争效应的不确定等原因,套管钢在CO2/H2S共存腐蚀环境中腐蚀速率测试存在试验时间长、误差较大且存在不安全隐患等缺陷,现有的单一腐蚀速率预测模型不能满足这方面的研究。利用建立的遗传算法优化BP神经网络模型分别对不同温度、不同CO2分压和不同H2S分压条件下套管钢的腐蚀速率进行预测。与单纯的BP神经网络模型预测相比,遗传算法优化BP神经网络训练收敛速率有所增加,预测效果得到改善;遗传算法优化BP神经网络预测值与实测值吻合较好,此预测模型可靠性很强;该方法为我国高酸性气田开发中快速获取腐蚀速率数值提供了一条新的思路。
Abstract
Due to the complexness, riskiness and uncertainty of coordination and synergic effect of corrosion in CO2/H2S environment, the corrosion rate testing of casing steel needs a long time test and shows relatively large error and existence of hidden dangers in CO2/H2S environment, and the existing single corrosion rate prediction model cannot meet the demands in the research. The established model of BP artificial neural network optimized by genetic algorithm was used to test the corrosion rates at different temperature, CO2 pressure and H2S pressure. Compared to the BP neural network, the BP artificial neural network optimized by genetic algorithm increased the convergence rate of train and improved the effect of forecast, and the values from both prediction and actual measurement of BP artificial neural network optimized by genetic algorithm were in good agreement. This model also had a strong reliability. This method provides us a new way to acquire the figure of the corrosion rates fast in high acidy oil-gas field.
中图分类号 TG174 DOI 10.11973/fsyfh-201709014
所属栏目 应用技术
基金项目 国家安监局科技项目(2016GJ-B3-041)
收稿日期 2016/3/4
修改稿日期
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引用该论文: WAN Liping,XU Youhong,FENG Zhaoyang,KONG Bin,YANG Bin. Application of Genetic Algorithms BP Neural Networks to Predicting Corrosion Rate of Carbon Steel in CO2/H2S Envitonment[J]. Corrosion & Protection, 2017, 38(9): 727
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参考文献
【1】周卫军,郭瑞,张勇. CO2分压对SM80SS套管钢在CO2/H2S共存环境中的高温高压腐蚀行为影响[J]. 全面腐蚀控制,2009,23(8):20-23.
【2】张玉芳. H2S分压对SM80SS油管钢腐蚀行为的影响[J]. 腐蚀科学与防护技术,2007,19(4):290-292.
【3】林学强,李效波,张海龙. 温度对N80钢在CO2/O2共存环境中腐蚀行为的影响[J]. 腐蚀与防护,2014,35(1):56-59.
【4】刘然克,张德平,郝文魁. H2S分压对N80油套管钢CO2环境下应力腐蚀开裂的影响[J]. 四川大学学报(工程科学版),2013,6:196-202.
【5】张国安,陈长风,路民旭. 油气田中CO2腐蚀的预测模型[J]. 中国腐蚀与防护学报,2005,25(2):119-123.
【6】张继川,张双蕾,段蕴琦. 天然气井腐蚀预测研究[J]. 钻采工艺,2012,35(3):86-88.
【7】商杰,朱战立. 基于遗传算法的神经网络在预测油管钢腐蚀速率中的应用[J]. 腐蚀科学与防护技术,2007(3):225-228.
【8】李强,鞠虹,唐晓. 基于人工神经网络的CO2/H2S腐蚀速率预测模型[J]. 腐蚀与防护,2013,1:10-12.
【2】张玉芳. H2S分压对SM80SS油管钢腐蚀行为的影响[J]. 腐蚀科学与防护技术,2007,19(4):290-292.
【3】林学强,李效波,张海龙. 温度对N80钢在CO2/O2共存环境中腐蚀行为的影响[J]. 腐蚀与防护,2014,35(1):56-59.
【4】刘然克,张德平,郝文魁. H2S分压对N80油套管钢CO2环境下应力腐蚀开裂的影响[J]. 四川大学学报(工程科学版),2013,6:196-202.
【5】张国安,陈长风,路民旭. 油气田中CO2腐蚀的预测模型[J]. 中国腐蚀与防护学报,2005,25(2):119-123.
【6】张继川,张双蕾,段蕴琦. 天然气井腐蚀预测研究[J]. 钻采工艺,2012,35(3):86-88.
【7】商杰,朱战立. 基于遗传算法的神经网络在预测油管钢腐蚀速率中的应用[J]. 腐蚀科学与防护技术,2007(3):225-228.
【8】李强,鞠虹,唐晓. 基于人工神经网络的CO2/H2S腐蚀速率预测模型[J]. 腐蚀与防护,2013,1:10-12.
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