扫一扫 加微信
首页 > 期刊论文 > 论文摘要
基于BP神经网络预测含腐蚀缺陷管道的极限压力
          
Limit Pressure Prediction for Steel Pipeline with Corrosion Defects Based on BP Neural Network

摘    要
基于非线性有限元法,建立了含腐蚀缺陷管道极限压力计算的数值模型,并使用现有试验数据验证模型的准确性。根据正交试验组合,综合考虑管径,壁厚,腐蚀缺陷深度、长度、宽度对管道极限压力的影响,并在此基础上给出了基于BP神经网络预测含腐蚀缺陷管道极限压力的方法。最终通过与实际工况参数结果对比表明,该方法的预测结果具有较高的准确性。
标    签 腐蚀管道   非线性有限元分析   正交试验法   人工神经网络   极限压力预测   corroded pipeline   finite element analysis   orthogonal testing method   artificial neural network   limit pressure prediction  
 
Abstract
Based on the nonlinear finite element method, a numerical model for calculating the limit pressure of a pipeline with corrosion defects was established, and the accuracy of the method was verified using existing experimental data. According to orthogonal test combination, the effects of pipe diameter, wall thickness, depth, length and width of corrosion defects on the limit pressure of the pipeline were comprehensively considered. Based on this, the method for predicting limit pressure of pipeline with corrosion defects based on BP neural network was given. Finally, it was shown that the predicted results were highly accurate compared with the results from the actual operating parameters.

中图分类号 TE973.1   DOI 10.11973/fsyfh-201808013

 
  中国光学期刊网论文下载说明


所属栏目 应用技术

基金项目 中石油工程设计有限责任公司科学研究项目(CPEBF-2014-02)

收稿日期 2016/11/6

修改稿日期

网络出版日期

作者单位点击查看


引用该论文: QIN Shuyong,DAI Qing,GUO Hongyan. Limit Pressure Prediction for Steel Pipeline with Corrosion Defects Based on BP Neural Network[J]. Corrosion & Protection, 2018, 39(8): 634


论文评价
共有人对该论文发表了看法,其中:
人认为该论文很差
人认为该论文较差
人认为该论文一般
人认为该论文较好
人认为该论文很好
分享论文
分享到新浪微博 分享到腾讯微博 分享到人人网 分享到 Google Reader 分享到百度搜藏分享到Twitter

参考文献
【1】帅健,张春娥,陈福来. 非线性有限元法用于腐蚀管道失效压力预测[J]. 石油学报,2008,29(6):933-937.
 
【2】帅健,张春娥,陈福来. 腐蚀管道剩余强度评价方法的对比研究[J]. 天然气工业,2006,26(11):122-125.
 
【3】王禹钦,王维斌,冯庆善. 腐蚀管道的剩余强度评价[J]. 腐蚀与防护,2008,29(1):28-31.
 
【4】ZHU X K,LEIS B N. Evaluation of burst pressure prediction models for line pipes[J]. International Journal of Pressure Vessels & Piping,2012,89(1):85-97.
 
【5】MA B,SHUAI J,LIU D,et al. Assessment on failure pressure of high strength pipeline with corrosion defects[J]. Engineering Failure Analysis,2013,32(9):209-219.
 
【6】苏晨亮,李昕,周晶. 轴向腐蚀缺陷宽度对管道极限内压荷载的影响[J]. 油气储运,2014(7):723-728.
 
【7】YEOM K J,LEE Y K,OH K H,et al. Integrity assessment of a corroded API X70 pipe with a single defect by burst pressure analysis[J]. Engineering Failure Analysis,2015,57:553-561.
 
【8】杨专钊,刘道新,张晓化. 含半球形腐蚀缺陷钢管剩余强度的有限元分析[J]. 腐蚀科学与防护技术,2013(4):281-286.
 
【9】戴乾生,汪玉春,殷平. 正交试验设计在管道扩建优化设计中的应用[J]. 天然气工业,2011,31(8):90-93.
 
相关信息
   标题 相关频次
 腐蚀缺陷管道风险评估有限元模拟研究
 3
 基于Mises强度准则的腐蚀缺陷管道评价方法
 3
 储罐底板腐蚀状态的人工神经网络智能评价方法
 2
 基于VB/GM(1,1)/MATLAB的腐蚀管道剩余寿命预测及结构可靠度分析
 2
 基于核主成分分析算法的海底管道内腐蚀风险预测
 2
 基于径向基函数神经网络预测模型评价油气水集输管道的均匀腐蚀缺陷
 2
 基于人工神经网络的CO2/H2S腐蚀速率预测模型
 2
 基于人工神经网络的光纤智能结构变形信息的分析与处理
 2
 基于神经网络和涡流检测的自然裂纹形状重构
 2
 基于正交试验设计与人工神经网络优化镀铬工艺
 2
 炼油装置的腐蚀监测管理体系
 2
 漏磁无损检测中的缺陷信号定量解释方法
 2
 人工神经网络催化动力学光度法同时测定铬、钴和铁
 2
 人工神经网络分光光度法测定无机铬的形态
 2
 人工神经网络分光光度法同时测定铜(Ⅱ)、镉(Ⅱ)、镍(Ⅱ)和锌(Ⅱ)
 2
 人工神经网络用于紫外光谱同时测定苯和甲苯及二甲苯的含量
 2
 人工神经网络在环境监测中的应用近况
 2
 人工神经网络在我国海水腐蚀中的应用
 2
 声发射法在复合材料飞轮试件损伤检测中的应用
 2
 稳健回归解析分光光度法同时测定铅和铈
 2
 小波变换-人工神经网络用于反相高效液相色谱法同时测定靛蓝和靛玉红
 2
 用BP人工神经网络模型预测Ti-46.5Al-2.5V-1.0Cr-0.3Ni合金的高温变形组织
 2
 《自然》《科学》一周(2.6-2.12)材料科学前沿要闻
 1
 1Cr5Mo钢弯管开裂原因分析
 1
 2.25Cr-1Mo钢氢致裂纹扩展行为研究
 1
 316L不锈钢液控管线在稠油热采服役环境下的应力腐蚀行为
 1
 800 MPa超细晶粒钢焊接过程的有限元分析
 1
 HR-2合金锻棒心部孔洞形成原因
 1
 PD3型高铁钢轨力磁效应的有限元模拟
 1
 V型缺口冲击试样尺寸公差因素的有限元分析
 1