發(fā)布時間：2024-02-02 07:58

　　針對海底多相流管道內腐蝕速率的預測問題,首先對影響該種類型管道內腐蝕速率的相關因素進行了分析,對PCA算法、PSO算法和SVM算法分別進行了介紹,提出了可用于海底多相流管道內腐蝕速率預測的PCA-PSO-SVM組合模型,在此基礎上使用PCA-PSO-SVM組合模型對44組海底多相流管道內腐蝕速率的影響因素和管道內腐蝕速率數據進行了學習訓練,對10組數據進行了預測,并將該組合模型與PCA-GA-SVM模型、PCA-LS-SVM模型和PCA-CV-SVM模型3種預測模型的預測結果進行了對比,以驗證所提方法的可靠性和可行性。結果表明:溫度對海底多相流管道內腐蝕速率的影響相對較大,壓力對其的影響相對較小;使用PCA-PSO-SVM組合模型對海底多相流管道內腐蝕速率預測的平均絕對誤差僅為1.848%,模型訓練時間僅為3.17 s,這兩項數據均小于其他預測模型,表明針對海底多相流管道內腐蝕速率的預測問題,PCA-PSO-SVM組合模型具有可靠性和可行性。

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【部分圖文】：

圖1PCA-PSO-SVM組合模型對海底多相流管道內腐蝕

在PCA-SVM預測模型中,先輸入溫度、pH值、流體流速、壓力、CO2分壓、持液率6項影響因素,經過PCA算法處理后得到SVM模型預測的主要因素PC1,PC2,…,PCm;然后將海底多相流管道內腐蝕速率的主要影響因素數據和部分管道內腐蝕速率數據作為PSO-SVM預測模型的輸入數據....

圖2不同預測模型的預測結果對比

根據PCA算法影響因素分析結果和PSO算法參數尋優(yōu)結果,在MATLAB軟件中建立SVM模型,依據SVM算法原理和公式(13)～(16),將溫度、pH值、流體流速、CO2分壓和持液率這五項影響因素作為海底多相流管道內腐蝕速率的影響因素,使用某海域海底管道44個位置點的數據對PCA-....

圖3不同預測模型的絕對誤差對比

圖2不同預測模型的預測結果對比表4不同預測模型的平均相對誤差和模型訓練時間Table4Averagerelativeerrorofpredictionresultsandtrainingtimeofdifferentmodels預測模型平均相對誤....

本文編號：3892530