基于人工神经网络的CO2/H2S腐蚀速率预测模型
CO2/H2S Corrosion Rate Prediction Modeling Based on Artificial Neural Network
摘 要
探索对油气管线CO2/H2S腐蚀速率的预测, 应用LabVIEW软件中的MATLAB Script节点, 通过LabVIEW与MATLAB混合编程构建了虚拟仪器程序, 建立了油气管线腐蚀速率预测的BP神经网络模型。数值仿真试验结果表明, 建立的模型稳定性好, 预测精度高, 使用效果良好。
腐蚀速率
人工神经网络
CO2/H2S corrosion
corrosion rate
artificial neural network
Abstract
In order to protect oil-gas pipelines exposed to H2S/CO2-containing environments, a corrosion rate prediction model was built based on the existing corrosion data. A virtual instrument program was developed to realize such prediction using LabVIEW together with MATLAB via the MATLAB Script node. Numerical simulation results indicated that the built model with good stability, high precision and fine effect could provide certain reference for reliability management and predictable maintenance decision in running oil-gas pipelines.
中图分类号 TG174
所属栏目 试验研究
基金项目 中央高校基本科研费用专项资金;中国石油大学(华东)自主创新科研计划(10CX05012A)
收稿日期 2012/1/14
修改稿日期
网络出版日期
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备注李焰, 教授, 博士,
引用该论文: LI Qiang,JV Hong,TANG Xiao,LI Yan. CO2/H2S Corrosion Rate Prediction Modeling Based on Artificial Neural Network[J]. Corrosion & Protection, 2013, 34(1): 10
被引情况:
【1】程远鹏,李自力,毕海胜,郭百合,白羽, "含油集输管道CO2腐蚀速率预测的研究进展",腐蚀与防护 36, 207-212(2015)
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参考文献
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