基于DE-BPNN模型的含腐蚀缺陷管道失效压力预测

• 作 者: 徐鲁帅 凌晓 马娟娟 马贺清 付小华
• 机 构: 兰州理工大学石油化工学院,兰州理工大学理学院
• 出 处: 中国安全生产科学技术
• 发表日期: 2021年3期
• 关键词: 腐蚀缺陷 管道 失效压力预测 机器学习 BP神经网络 差分进化算法 corrosion defect pipeline failure pressure pre
• 基金项目: 国家自然科学基金项目(51904138),甘肃省自然科学基金项目(20JR5RA451),甘肃省高等学校创新能力提升项目(2020A-019)

为提升含腐蚀缺陷管道失效压力预测精度,准确把控管道状态,建立基于DE-BPNN的含腐蚀缺陷管道失效压力预测模型,有效避免BPNN模型陷入局部最优问题,提升预测精度。基于61组管道爆破实验数据,分别用DE-BPNN与BPNN模型进行仿真计算。结果表明:DE-BPNN预测结果平均相对误差为3.26%,R^(2)为0.98585,预测精度较BPNN模型有明显提升。应用DE-BPNN模型预测含腐蚀缺陷的管道失效压力可为长输管道运输调配和检维修提供决策支持。