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海洋工程压力容器安全评价指标体系及评价模型研究

发布时间:2017-07-16 17:21

  本文关键词:海洋工程压力容器安全评价指标体系及评价模型研究


  更多相关文章: 海洋工程压力容器 安全评价指标体系 预警系统指标体系 GA-BP神经网络 评价周期 腐蚀预测


【摘要】:海洋工程压力容器作为海洋生产平台环节的关键一环,因此国家高度重视其生产安全。虽然监管部门加大监管力度,但重大安全事故仍时有发生。为了进一步提升海洋工程压力容器的安全性,并结合海洋工程压力容器服役的复杂工况,首次将不可控的环境因素列为评价指标,建立一套适用于海洋工程压力容器的安全评价指标体系和预警系统指标体系,为今后的评价工作奠定理论基础。文中选用安全评价方法中的BP神经网络进行评价,由于其能够解决复杂的非线性问题,并利用遗传算法对其进一步优化,克服了BP神经网络自身的缺点。在评价工作中结合德尔菲法和层次分析法对评价体系进行打分并赋予各自的权重,大大降低了评价本身的主观性,得出下一轮的评价周期为3-6年。为了进一步验证评价结果的可靠性,建立了神经网络模型,通过BP神经网络与经遗传算法优化的GA-BP神经网络的对比,在特定工况下得出以下结论:GA-BP神经网络收敛步长较少,体现后者在安全评价工作中的优越性,验证其评价结果的安全性准确无误。由于GA-BP神经网络在安全评价工作的突出表现,文中将其沿用到海洋工程球形储罐的腐蚀预测中,腐蚀测定对于安全评价工作起到决定性作用。对海洋平台上其中一个球形储罐进行分析预测,选取罐壁上14个点,以近三年检测的腐蚀厚度作为输入数据,带入GA-BP神经网络当中进行预测,其结果与实际接近。为了更真实地反映海洋工程球形储罐壁厚的腐蚀情况,将壁厚预测结果与预警系统相对应,通过颜色的不同区别不同的腐蚀情况,通过预测显示最严重的点为重警情况,工作人员需及时进行现场考察并排查原因。研究结果表明:GA-BP神经网络是适用于海洋工程压力容器安全评价与壁厚预测,是一种科学、高效的评价模型,壁厚预测与预警系统的结合同样科学、高效地完成生产过程中的检测工作。
【关键词】:海洋工程压力容器 安全评价指标体系 预警系统指标体系 GA-BP神经网络 评价周期 腐蚀预测
【学位授予单位】:兰州理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TH49
【目录】:
  • 摘要7-8
  • Abstract8-12
  • 第一章 绪论12-19
  • 1.1 研究背景与意义12-13
  • 1.2 国内外安全评价技术历史进程13-16
  • 1.2.1 国外安全评价技术历史进程13-14
  • 1.2.2 国内安全评价历史进程14-15
  • 1.2.3 国内外特种设备安全评价历史进程15-16
  • 1.3 压力容器安全评价研究现状16-17
  • 1.4 课题来源17
  • 1.5 课题的创新点与关键性问题17-18
  • 1.6 技术路线18-19
  • 第二章 安全评价与评价模型19-34
  • 2.1 安全评价的基本概念19
  • 2.2 安全评价的内容与过程19-21
  • 2.2.1 安全评价的基本内容19-20
  • 2.2.2 安全评价的主要过程20-21
  • 2.3 安全评价方法21-32
  • 2.3.1 安全检查表法21
  • 2.3.2 预先危险性分析21-22
  • 2.3.3 层次分析法22-23
  • 2.3.4 模糊综合评价法23
  • 2.3.5 人工神经网络简介23-32
  • 2.4 本章小结32-34
  • 第三章 海洋工程压力容器安全评价34-44
  • 3.1 油气集输压力容器安全评价指标体系34-35
  • 3.2 海洋工程压力容器安全评价指标的选取原则35-36
  • 3.2.1 系统性35
  • 3.2.2 科学合理性35
  • 3.2.3 可操作性原则35
  • 3.2.4 动态连续性原则35
  • 3.2.5 重要性原则35
  • 3.2.6 简洁性原则35-36
  • 3.3 指标体系的建立36-39
  • 3.3.1 建立评价指标体系的步骤36
  • 3.3.2 海洋工程压力容器安全评价指标体系的建立36
  • 3.3.3 压力容器固有风险影响因素36-39
  • 3.4 案例分析39-43
  • 3.5 本章小结43-44
  • 第四章 海洋工程压力容器安全预警系统的构建及研究44-55
  • 4.1 安全预警技术44-46
  • 4.2 海洋工程压力容器预警模型的构建46-47
  • 4.2.1 预警系统指标体系的构建46-47
  • 4.3 海洋工程球形储罐的壁厚预警47-53
  • 4.3.1 球形储罐壁厚测定48-49
  • 4.3.2 海洋工程球形储罐的壁厚预测49-51
  • 4.3.3 GA-BP神经网络模型建立51-52
  • 4.3.4 壁厚预警报警系统52-53
  • 4.4 本章小结53-55
  • 结论与展望55-57
  • 参考文献57-61
  • 致谢61-62
  • 附录A:攻读硕士学位期间发表的学术论文62

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