基于PCA-GRNN模型的集输管道腐蚀速率预测

论文摘要

针对原油集输管道的腐蚀速率问题,首先对引起集输管道腐蚀速率的相关因素进行分析,建立PCA-GRNN模型,根据现场获取的相关数据,使用PCA（主成分分析）算法对集输管道腐蚀速率影响因素进行降维处理,使用交叉验证的方法对GRNN（广义回归神经网络）算法的光滑因子进行寻优,将25组集输管道腐蚀速率及影响因素数据作为学习样本,对5组集输管道腐蚀速率数据进行预测,并将预测结果和PCA-BP神经网络模型、PCA-WNN神经网络模型进行对比,以此验证PCA-GRNN模型的可行性。根据PCA处理结果可以看出,原油温度、流速、硫化氢含量、二氧化碳含量、盐含量、含水率以及pH对集输管道腐蚀速率的影响较大,压力对其影响较小;PCAGRNN模型的预测平均绝对误差仅为1.28%,小于其他模型的预测结果,证明PCA-GRNN模型适用于原油集输管道腐蚀速率预测。

论文目录

1 集输管道腐蚀速率影响因素分析

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源

2.2 PCA降维算法

2.3 GRNN预测算法

2.4 PCA-GRNN模型组合

3 集输管道腐蚀速率预测

3.1 PCA降维结果分析

3.2 腐蚀速率预测结果分析

4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 辛欣

关键词: 模型,原油集输管道,影响因素,腐蚀速率,平均绝对误差

来源: 工业加热 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 石油天然气工业

单位: 中煤科工集团西安研究院有限公司

基金: 中煤科工集团西安研究院有限公司面上项目(2017XAYMS18)

分类号: TE988.2

页码: 45-49

总页数: 5

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基于PCA-GRNN模型的集输管道腐蚀速率预测

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