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高钢级管道焊接接头母材组织遗传关系模型研究
1
作者
戴联双
王东鹏
+1 位作者
常青
张鹤松
《中国安全生产科学技术》
CSCD
北大核心
2024年第S1期106-113,共8页
为建立母材成分与组织类型对热影响区不同位置韧性的影响规律和热循环过程中的组织遗传关系模型,通过调控母材化学元素的含量,构建不同类型的母材组织,研究焊接热影响区的显微组织结构特征。采用焊接热模拟实验以及对中俄东线工程用X80...
为建立母材成分与组织类型对热影响区不同位置韧性的影响规律和热循环过程中的组织遗传关系模型,通过调控母材化学元素的含量,构建不同类型的母材组织,研究焊接热影响区的显微组织结构特征。采用焊接热模拟实验以及对中俄东线工程用X80钢管全自动环焊接头显微组织特征分析等手段,揭示显微组织特征对环焊接头热影响区低温韧性的影响机理。研究结果表明:全自动环焊接头热影响区的显微组织呈现出“粗大粒状贝氏体-细小针状铁素体-贝氏体+晶界链状M/A组元-等轴状贝氏体”循环变化的特征;对于1次粗晶区、2次粗晶区和回火区,母材组织的遗传性对应关系良好,其次是临界区和细晶区;对于焊接热影响区的脆化区,影响韧性的主要因素是粗大的粒状贝氏体组织和M/A组元,大尺寸、高相比例的M/A组元均会导致冲击韧性的下降。研究结果可为获得优良环焊缝力学性能的高级别管线钢成分设计方案提供理论参考和技术支持。
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关键词
组织遗传
高钢级管道
焊接热影响区
铁素体
奥氏体
相变
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职称材料
基于MOSMA-SVR的油气管道腐蚀深度预测模型研究
被引量：
3
2
作者
杨仪
彭东华
+1 位作者
李云涛
帅健
《热加工工艺》
北大核心
2023年第12期120-125,共6页
为提高埋地油气管道腐蚀深度预测精度,使用支持向量回归(SVR)对各腐蚀影响因素与最大腐蚀深度进行仿真建模。采用一种新型元启发式算法——多目标黏菌优化算法(MOSMA)对SVR的损失函数进行优化,构建了一种高效智能混合模型MOSMA-SVR来预...
为提高埋地油气管道腐蚀深度预测精度,使用支持向量回归(SVR)对各腐蚀影响因素与最大腐蚀深度进行仿真建模。采用一种新型元启发式算法——多目标黏菌优化算法(MOSMA)对SVR的损失函数进行优化,构建了一种高效智能混合模型MOSMA-SVR来预测埋地油气管道最大点腐蚀深度。将模型预测结果与WOA-SVR、GWO-SVR、AOA-SVR 3种混合模型预测结果进行对比。结果表明:构建的基于MOSMA-SVR的腐蚀深度预测模型在测试集得到均方误差仅为0.002,平均绝对百分比误差为3.659%,模型的决定系数R2达到0.999,各评估指标均优于其他混合模型,具有较高的精度和较好的泛化性,可为管道腐蚀控制提供决策参考。
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关键词
油气管道
腐蚀深度
多目标黏菌优化算法
支持向量回归
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职称材料
题名
高钢级管道焊接接头母材组织遗传关系模型研究
1
作者
戴联双
王东鹏
常青
张鹤松
机构
国家
石油天然气
管网
集团
有限
公司
国家管网集团北京管道公司
石家庄输油气分
公司
钢铁研究总院有限
公司
出处
《中国安全生产科学技术》
CSCD
北大核心
2024年第S1期106-113,共8页
基金
国家管网集团重大科技专项项目(WZXGL202105)
文摘
为建立母材成分与组织类型对热影响区不同位置韧性的影响规律和热循环过程中的组织遗传关系模型,通过调控母材化学元素的含量,构建不同类型的母材组织,研究焊接热影响区的显微组织结构特征。采用焊接热模拟实验以及对中俄东线工程用X80钢管全自动环焊接头显微组织特征分析等手段,揭示显微组织特征对环焊接头热影响区低温韧性的影响机理。研究结果表明:全自动环焊接头热影响区的显微组织呈现出“粗大粒状贝氏体-细小针状铁素体-贝氏体+晶界链状M/A组元-等轴状贝氏体”循环变化的特征;对于1次粗晶区、2次粗晶区和回火区,母材组织的遗传性对应关系良好,其次是临界区和细晶区;对于焊接热影响区的脆化区,影响韧性的主要因素是粗大的粒状贝氏体组织和M/A组元,大尺寸、高相比例的M/A组元均会导致冲击韧性的下降。研究结果可为获得优良环焊缝力学性能的高级别管线钢成分设计方案提供理论参考和技术支持。
关键词
组织遗传
高钢级管道
焊接热影响区
铁素体
奥氏体
相变
Keywords
organizational genetics
high⁃grade steel pipelines
welding HAZ
ferrite
austenite
phase transition
分类号
TE973.3 [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MOSMA-SVR的油气管道腐蚀深度预测模型研究
被引量：
3
2
作者
杨仪
彭东华
李云涛
帅健
机构
中国石油大学(
北京
)安全与海洋工程学院
国家管网集团北京管道公司
应急管理部油气生产安全与应急技术重点实验室
出处
《热加工工艺》
北大核心
2023年第12期120-125,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51874324)。
文摘
为提高埋地油气管道腐蚀深度预测精度,使用支持向量回归(SVR)对各腐蚀影响因素与最大腐蚀深度进行仿真建模。采用一种新型元启发式算法——多目标黏菌优化算法(MOSMA)对SVR的损失函数进行优化,构建了一种高效智能混合模型MOSMA-SVR来预测埋地油气管道最大点腐蚀深度。将模型预测结果与WOA-SVR、GWO-SVR、AOA-SVR 3种混合模型预测结果进行对比。结果表明:构建的基于MOSMA-SVR的腐蚀深度预测模型在测试集得到均方误差仅为0.002,平均绝对百分比误差为3.659%,模型的决定系数R2达到0.999,各评估指标均优于其他混合模型,具有较高的精度和较好的泛化性,可为管道腐蚀控制提供决策参考。
关键词
油气管道
腐蚀深度
多目标黏菌优化算法
支持向量回归
Keywords
oil and gas pipeline
corrosion depth
multi-objective slime mold optimization algorithm
support vector regression
分类号
TG172.4 [金属学及工艺—金属表面处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高钢级管道焊接接头母材组织遗传关系模型研究
戴联双
王东鹏
常青
张鹤松
《中国安全生产科学技术》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于MOSMA-SVR的油气管道腐蚀深度预测模型研究
杨仪
彭东华
李云涛
帅健
《热加工工艺》
北大核心
2023
3
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职称材料
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