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基于LASS0-MBAS-ELM的海底多相流管道CO_(2)内腐蚀速率预测
被引量：
3
1
作者
骆正山
李蕾
王小完
《热加工工艺》
北大核心
2023年第14期41-45,共5页
针对海底多相流管道CO_(2)内腐蚀发生频繁,检测难度大的问题,建立基于套索回归(LASSO)和多种群甲虫天牛须优化算法(MBAS)的极限学习机(ELM)预测模型,以提高预测效率及预测精度。以LASSO回归筛选腐蚀影响因素,提取关键指标,降低预测输入...
针对海底多相流管道CO_(2)内腐蚀发生频繁,检测难度大的问题,建立基于套索回归(LASSO)和多种群甲虫天牛须优化算法(MBAS)的极限学习机(ELM)预测模型,以提高预测效率及预测精度。以LASSO回归筛选腐蚀影响因素,提取关键指标,降低预测输入维度;采用MBAS对ELM的输入权值及隐层阈值进行修正,避免因随机设置造成的不稳定性。以我国海南东部某海底油气管道的50组数据为例,通过MATLAB模拟仿真,分析预测结果,并与其他两种模型对比。结果表明:温度、pH值、流体流速和CO_(2)分压是影响该类型管道腐蚀的关键因素。LASSO-MBAS-ELM模型的预测结果与实际值拟合度更高,其均方根误差、平均绝对误差及平均绝对百分误差分别为0.089%、0.079%和3.068%,均优于对比模型。所提出的方法在数据有限的情况下,仍具有良好的可靠性和稳定性,为准确掌握海底管道腐蚀状况提供了新的思路;同时为海洋油气运输系统日常运行维护提供了参考依据。
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关键词
海底多相流
管道
CO_(2)内腐蚀
LASSO回归
多种群甲虫天牛须优化算法(MBAS)
极限学习机(ELM)
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职称材料
基于PCA-IBAS-ELM的海底多相流管道内腐蚀速率预测
被引量：
10
2
作者
骆正山
李蕾
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第22期9566-9573,共8页
海底多相流管道运输介质中油、气、水共存,极易发生化学反应引发一系列腐蚀问题。为预测其腐蚀速率,对管内腐蚀机理及影响因素进行分析,提出基于主成分分析法(principal component analysis, PCA)和改进甲虫天牛须算法(improve beetle a...
海底多相流管道运输介质中油、气、水共存,极易发生化学反应引发一系列腐蚀问题。为预测其腐蚀速率,对管内腐蚀机理及影响因素进行分析,提出基于主成分分析法(principal component analysis, PCA)和改进甲虫天牛须算法(improve beetle antennae search, IBAS)的极限学习机(extreme learning machine, ELM)预测模型。PCA筛选腐蚀因素,降低预测模型的输入指标维数,IBAS优化ELM的关键性能指标——输入权值及隐层阈值,提升预测精度。为检验模型效能,以中国海南东部某海底油气管道50组数据为例进行研究,并与其他两种模型对比分析。结果表明:温度、pH、流体流速和CO_(2)分压是影响该类型管道腐蚀的关键因素,PCA-IBAS-ELM预测结果与实际值拟合度更高,其均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对误差(mean absolute deviation, MAE)和平均绝对百分误差(mean absolute percentage error, MAPE)均小于比较模型。可见构建模型对于海底多相流管道内腐蚀速率预测具有优越性。
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关键词
海底多相流
管道
内腐蚀速率预测
主成分分析(PCA)
改进甲虫天牛须算法(IBAS)
极限学习机(ELM)
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职称材料
基于PCA-PSO-SVM模型的海底多相流管道内腐蚀速率预测
被引量：
24
3
作者
王盼锋
王寿喜
+1 位作者
马钢
全青
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020年第2期183-189,共7页
针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,首先对影响该种类型管道内腐蚀速率的相关因素进行了分析,对PCA算法、PSO算法和SVM算法分别进行了介绍,提出了可用于海底多相流管道内腐蚀速率预测的PCA-PSO-SVM组合模型,在此基础上使用PCA-PSO...
针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,首先对影响该种类型管道内腐蚀速率的相关因素进行了分析,对PCA算法、PSO算法和SVM算法分别进行了介绍,提出了可用于海底多相流管道内腐蚀速率预测的PCA-PSO-SVM组合模型,在此基础上使用PCA-PSO-SVM组合模型对44组海底多相流管道内腐蚀速率的影响因素和管道内腐蚀速率数据进行了学习训练,对10组数据进行了预测,并将该组合模型与PCA-GA-SVM模型、PCA-LS-SVM模型和PCA-CV-SVM模型3种预测模型的预测结果进行了对比,以验证所提方法的可靠性和可行性。结果表明:温度对海底多相流管道内腐蚀速率的影响相对较大,压力对其的影响相对较小;使用PCA-PSO-SVM组合模型对海底多相流管道内腐蚀速率预测的平均绝对误差仅为1.848%,模型训练时间仅为3.17 s,这两项数据均小于其他预测模型,表明针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,PCA-PSO-SVM组合模型具有可靠性和可行性。
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关键词
PCA-PSO-SVM组合模型
海底多相流
管道内腐蚀速率预测
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职称材料
题名
基于LASS0-MBAS-ELM的海底多相流管道CO_(2)内腐蚀速率预测
被引量：
3
1
作者
骆正山
李蕾
王小完
机构
西安建筑科技大学管理学院
出处
《热加工工艺》
北大核心
2023年第14期41-45,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(41877527)
陕西省社科基金资助项目(2018S34)。
文摘
针对海底多相流管道CO_(2)内腐蚀发生频繁,检测难度大的问题,建立基于套索回归(LASSO)和多种群甲虫天牛须优化算法(MBAS)的极限学习机(ELM)预测模型,以提高预测效率及预测精度。以LASSO回归筛选腐蚀影响因素,提取关键指标,降低预测输入维度;采用MBAS对ELM的输入权值及隐层阈值进行修正,避免因随机设置造成的不稳定性。以我国海南东部某海底油气管道的50组数据为例,通过MATLAB模拟仿真,分析预测结果,并与其他两种模型对比。结果表明:温度、pH值、流体流速和CO_(2)分压是影响该类型管道腐蚀的关键因素。LASSO-MBAS-ELM模型的预测结果与实际值拟合度更高,其均方根误差、平均绝对误差及平均绝对百分误差分别为0.089%、0.079%和3.068%,均优于对比模型。所提出的方法在数据有限的情况下,仍具有良好的可靠性和稳定性,为准确掌握海底管道腐蚀状况提供了新的思路;同时为海洋油气运输系统日常运行维护提供了参考依据。
关键词
海底多相流
管道
CO_(2)内腐蚀
LASSO回归
多种群甲虫天牛须优化算法(MBAS)
极限学习机(ELM)
Keywords
subsea multiphase flow pipeline
CO_(2)internal corrosion
LASSO regression
multiple swarm beetle aspen whisker optimization algorithm(MBAS)
extreme learning machine(ELM)
分类号
TG172 [金属学及工艺—金属表面处理]
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职称材料
题名
基于PCA-IBAS-ELM的海底多相流管道内腐蚀速率预测
被引量：
10
2
作者
骆正山
李蕾
机构
西安建筑科技大学管理学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第22期9566-9573,共8页
基金
国家自然科学基金(41877527)
陕西省社会科学基金(2018S34)。
文摘
海底多相流管道运输介质中油、气、水共存,极易发生化学反应引发一系列腐蚀问题。为预测其腐蚀速率,对管内腐蚀机理及影响因素进行分析,提出基于主成分分析法(principal component analysis, PCA)和改进甲虫天牛须算法(improve beetle antennae search, IBAS)的极限学习机(extreme learning machine, ELM)预测模型。PCA筛选腐蚀因素,降低预测模型的输入指标维数,IBAS优化ELM的关键性能指标——输入权值及隐层阈值,提升预测精度。为检验模型效能,以中国海南东部某海底油气管道50组数据为例进行研究,并与其他两种模型对比分析。结果表明:温度、pH、流体流速和CO_(2)分压是影响该类型管道腐蚀的关键因素,PCA-IBAS-ELM预测结果与实际值拟合度更高,其均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对误差(mean absolute deviation, MAE)和平均绝对百分误差(mean absolute percentage error, MAPE)均小于比较模型。可见构建模型对于海底多相流管道内腐蚀速率预测具有优越性。
关键词
海底多相流
管道
内腐蚀速率预测
主成分分析(PCA)
改进甲虫天牛须算法(IBAS)
极限学习机(ELM)
Keywords
subsea multiphase flow pipelines
internal corrosion rate prediction
principal component analysis(PCA)
improved beetle aspen whisker algorithm(IBAS)
extreme learning machine(ELM)
分类号
TE985 [石油与天然气工程—石油机械设备]
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职称材料
题名
基于PCA-PSO-SVM模型的海底多相流管道内腐蚀速率预测
被引量：
24
3
作者
王盼锋
王寿喜
马钢
全青
机构
西安石油大学石油工程学院
出处
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020年第2期183-189,共7页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(51704236)。
文摘
针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,首先对影响该种类型管道内腐蚀速率的相关因素进行了分析,对PCA算法、PSO算法和SVM算法分别进行了介绍,提出了可用于海底多相流管道内腐蚀速率预测的PCA-PSO-SVM组合模型,在此基础上使用PCA-PSO-SVM组合模型对44组海底多相流管道内腐蚀速率的影响因素和管道内腐蚀速率数据进行了学习训练,对10组数据进行了预测,并将该组合模型与PCA-GA-SVM模型、PCA-LS-SVM模型和PCA-CV-SVM模型3种预测模型的预测结果进行了对比,以验证所提方法的可靠性和可行性。结果表明:温度对海底多相流管道内腐蚀速率的影响相对较大,压力对其的影响相对较小;使用PCA-PSO-SVM组合模型对海底多相流管道内腐蚀速率预测的平均绝对误差仅为1.848%,模型训练时间仅为3.17 s,这两项数据均小于其他预测模型,表明针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,PCA-PSO-SVM组合模型具有可靠性和可行性。
关键词
PCA-PSO-SVM组合模型
海底多相流
管道内腐蚀速率预测
Keywords
PCA-PSO-SVM combined model
submarine multiphase flow
internal corrosion rate of pipeline prediction
分类号
X937 [环境科学与工程—安全科学]
TE832 [石油与天然气工程—油气储运工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LASS0-MBAS-ELM的海底多相流管道CO_(2)内腐蚀速率预测
骆正山
李蕾
王小完
《热加工工艺》
北大核心
2023
3
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下载PDF
职称材料
2
基于PCA-IBAS-ELM的海底多相流管道内腐蚀速率预测
骆正山
李蕾
《科学技术与工程》
北大核心
2022
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于PCA-PSO-SVM模型的海底多相流管道内腐蚀速率预测
王盼锋
王寿喜
马钢
全青
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020
24
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职称材料
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