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基于PCA-WNN模型的油田回注水管道腐蚀速率预测

论文摘要

针对油田回注水管道的腐蚀问题,对引起回注水管道腐蚀的相关因素进行系统分析,建立PCA-WNN模型,使用PCA （主成分分析）算法对回注水管道腐蚀影响因素进行优选,使用WNN （小波神经网络）算法对回注水管道的腐蚀速率进行预测,将预测结果与实际腐蚀速率、PCA-BP神经网络和PCA-GM （1, m）模型的预测结果进行对比,并计算每种算法预测结果的平均绝对误差和数据训练时间,以此验证该模型应用的可行性。研究表明:管道内涂层完好性和CO2含量对管道腐蚀速率的影响较大,而回注水压力对管道腐蚀速率的影响较小;PCAWNN模型预测结果的平均绝对误差仅为1.35%,远小于其他两个模型预测的平均绝对误差,模型学习时间仅为2.39 s,远小于其他两个模型的学习时间,证明该模型可用于油田回注水管道腐蚀速率预测。

论文目录

  • 1 腐蚀速率影响因素分析
  • 2 腐蚀速率预测模型构建
  •   2.1 数据来源
  •   2.2 PCA算法
  •   2.3 WNN算法
  •   2.4 PCA-WNN模型构建
  • 3 腐蚀速率预测结果分析
  •   3.1 PCA处理结果分析
  •   3.2 模型预测结果分析
  • 4 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 于淼

    关键词: 油田注水,管道腐蚀,模型,腐蚀速率,影响因素,误差

    来源: 油气田地面工程 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 石油天然气工业

    单位: 中国石油新疆油田公司风城油田作业区

    分类号: TE988.2

    页码: 86-91

    总页数: 6

    文件大小: 2250K

    下载量: 88

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/c5216253e05c69a0ec2ad366.html