BP神经网络预测碳钢在油田水介质中的腐蚀速率
Prediction of Corrosion Rate of Carbon Steel in Oilfield Water Using BP Neural Network
摘 要
在实验室进行碳钢在油田模拟水溶液中仿真模拟试验,得到影响油田水腐蚀的各因素与碳钢腐蚀速率间的关系,利用神经网络方法对试验结果进行分析,计算结果表明训练的网络能够较好地对油田水介质的腐蚀性进行预测.
神经网络
预测
corrosion
neural network
prediction
Abstract
The relationship between corrosion rate of carbon steel and affecting factors on corrosion was obtained through the corrosion experiments of carbon steel in simulated oilfield water.The trained BP neural network could predicte the corrosivity of oilfield water effectively.
中图分类号 TG174.4
所属栏目 应用技术
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收稿日期 2007/9/16
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引用该论文: YANG Ling,BU Wen-hai,GAO Li-qun,LI Huan-yu. Prediction of Corrosion Rate of Carbon Steel in Oilfield Water Using BP Neural Network[J]. Corrosion & Protection, 2008, 29(10): 631～632
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参考文献
【1】余昊,李文革.宝浪油田水井油管内壁腐蚀原因研究[J].石油与天然气化工,2004,33(4):286.
【2】蒋官澄,纪朝凤.太仓三厂地面注水管道腐蚀分析与预防措施[J].油气储运,2006,25(8):57.
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