石油矿场机械
石油礦場機械
석유광장궤계
OIL FIELD EQUIPMENT
2012年
2期
54-60
,共7页
管道腐蚀%采出水%BP神经网络%腐蚀速率
管道腐蝕%採齣水%BP神經網絡%腐蝕速率
관도부식%채출수%BP신경망락%부식속솔
分析了气田采出水水质及挂片试验水样对管线钢的腐蚀速率.利用BP神经网络建立了C20钢材的腐蚀速率预测模型.通过改变网络输入参数、隐层节点数对模型进行优化,发现在样本数目一定的情况下,仅通过改变网络结构难以进一步减小输出误差.采用PCA(主成分分析法),用6个主成分代替了原来大量的水质指标作为网络输入,有效地降低了网络输出的误差.结果表明,采用水质指标的主成分分析与BP神经网络可以建立较准确的C20钢腐蚀速率预测模型.
分析瞭氣田採齣水水質及掛片試驗水樣對管線鋼的腐蝕速率.利用BP神經網絡建立瞭C20鋼材的腐蝕速率預測模型.通過改變網絡輸入參數、隱層節點數對模型進行優化,髮現在樣本數目一定的情況下,僅通過改變網絡結構難以進一步減小輸齣誤差.採用PCA(主成分分析法),用6箇主成分代替瞭原來大量的水質指標作為網絡輸入,有效地降低瞭網絡輸齣的誤差.結果錶明,採用水質指標的主成分分析與BP神經網絡可以建立較準確的C20鋼腐蝕速率預測模型.
분석료기전채출수수질급괘편시험수양대관선강적부식속솔.이용BP신경망락건립료C20강재적부식속솔예측모형.통과개변망락수입삼수、은층절점수대모형진행우화,발현재양본수목일정적정황하,부통과개변망락결구난이진일보감소수출오차.채용PCA(주성분분석법),용6개주성분대체료원래대량적수질지표작위망락수입,유효지강저료망락수출적오차.결과표명,채용수질지표적주성분분석여BP신경망락가이건립교준학적C20강부식속솔예측모형.
