【基于小波神经网络预测多相动态管道腐蚀速率】
在石油和化工行业中，油气集输管道的腐蚀问题是一项重大挑战，因为腐蚀会严重影响管道的安全性和使用寿命。为了有效地预测和控制这种腐蚀过程，科研人员采用了一种创新的方法——基于小波神经网络的预测模型。这种方法结合了小波分析和神经网络的优势，能够对多相动态环境下的管道腐蚀速率进行精确预测。
小波神经网络是一种融合了小波理论和神经网络的模型，它在数据处理和模式识别方面具有良好的性能。小波分析能够提取非平稳信号的时间和频率局部特性，而神经网络则可以学习并建立输入与输出之间的复杂非线性关系。在这种情况下，研究人员通过室内多相动态腐蚀实验获取了不同工况下的挂片腐蚀速率数据，这些数据用于训练和验证小波神经网络模型。
实验中，考虑了多种可能影响腐蚀速率的因素，包括温度、压力、流速、硫化氢含量、二氧化碳含量、溶解氧含量、含水率、盐含量和pH值。通过对这些因素进行多因子方差分析，可以确定它们对腐蚀速率的具体影响程度，从而筛选出有效的影响因素。研究发现，除了压力外，其他所有因素对腐蚀速率的影响都极其显著，可以作为输入信号。
在确定了最优的隐含层节点数（本研究中为17个）后，构建了8-17-1型小波神经网络结构。该结构在训练和测试阶段表现出了高精度和稳定性。利用Levenberg-Marquardt优化算法进行模型训练，直到模型的均方根误差低于预设的收敛误差限0.001。训练和测试阶段的决定系数分别为0.9992和0.9967，显示出极高的相关性，预测值与实际值之间的关系接近线性，且无显著差异。
这一研究结果表明，小波神经网络模型能有效地预测多相动态环境下的油气集输管道腐蚀速率，为预防和控制管道腐蚀提供了科学依据。通过这种方法，可以提前预见和应对潜在的腐蚀问题，降低维护成本，保障管道系统的安全运行。
关键词：神经网络；因素有效性；结构；腐蚀；预测
中图分类号：TG172.8
文献标志码：A
文章编号：1000–6613（2018）07–2904–08
DOI：10.16085/j.issn.1000-6613.2017-1724
总结：该研究运用小波神经网络技术对多相动态管道腐蚀速率进行预测，通过实验数据训练模型，并通过多因子分析确定关键影响因素。模型在训练和测试阶段表现出高精度，证实了小波神经网络在预测腐蚀速率方面的优越性，为实际工程应用提供了有力工具。
