埋地油气管道腐蚀速率预测及剩余寿命研究
发布时间：2021-04-26 14:49
石油、天然气在我国能源战略中具有极其重要的地位,但随着我国管道建设量的增大和老管线服役时间过长,管道失效事故频发,造成重大的财产损失与人员伤亡,油气管道安全问题引发广泛关注。埋地管道埋于地下、腐蚀失效隐蔽和检修成本昂贵的特点决定了管道安全建设不仅需要硬件技术创新,更需要理论知识和管理模式的根本变革,因此针对埋地管道进行腐蚀失效研究、提前预知管道的健康状况就显得尤为重要。本文在分析目前埋地管道常用检测技术及腐蚀预测方法优缺点的基础上,结合数据分析及数据挖掘方法,主要进行了以下三方面的工作:（1）埋地油气管道腐蚀因素分析研究,结合事故树理论,分析埋地油气管道腐蚀失效原因,针对传统事故树重要度分析不足的缺陷,采用粗糙集理论对埋地管道腐蚀因素进行特征选择,提取出影响管道腐蚀的主要因素并进行重要度排序。（2）埋地油气管道腐蚀速率预测研究,改进传统粒子群算法的惯性权重和学习因子,对广义回归神经网络的参数进行优化选取,构建埋地管道腐蚀速率预测模型,与其它群智能算法进行对比分析表明,改进粒子群算法寻优收敛能力更强,与BP模型和SVM模型相比,本文所建模型的预测精度更高。（3）埋地油气管道腐蚀剩余寿命预...
【文章来源】：西安建筑科技大学陕西省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 选题背景和研究意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 存在的主要问题
1.3 研究内容、方法和技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 本文研究技术路线
1.4 研究的创新
2 埋地油气管道相关理论概述
2.1 腐蚀失效原理及其类型
2.1.1 埋地管道腐蚀特点
2.1.2 埋地管道腐蚀机理
2.1.3 油气管道腐蚀分类
2.2 埋地管道腐蚀检测技术
2.2.1 埋地管道外腐蚀检测
2.2.2 埋地管道内腐蚀检测
2.2.3 土壤腐蚀性检测
2.2.4 腐蚀速率检测方法
2.3 腐蚀预测方法及评价流程
2.3.1 概率统计方法
2.3.2 回归分析方法
2.3.3 灰色预测方法
2.3.4 人工智能方法
2.3.5 腐蚀预测评价流程
2.4 本章小结
3 腐蚀影响因素分析及特征提取
3.1 腐蚀影响因素分析
3.1.1 土壤腐蚀
3.1.2 杂散电流腐蚀
3.2 管道腐蚀失效事故树分析
3.2.1 事故树基本概念
3.2.2 腐蚀失效事故树构建
3.2.3 事故树的不足之处
3.3 基于粗糙集的腐蚀因素特征选择
3.3.1 粗糙集理论概述
3.3.2 属性约简
3.3.3 腐蚀影响因素排序
3.4 本章小结
4 埋地油气管道腐蚀速率预测
4.1 广义回归神经网络
4.1.1 GRNN理论基础
4.1.2 网络结构
4.1.3 可行性分析
4.2 改进的粒子群算法
4.2.1 粒子群算法原理
4.2.2 粒子群算法参数改进
4.2.3 粒子群算法流程
4.2.4 粒子群算法性能验证
4.3 腐蚀速率预测模型的建立
4.3.1 建模步骤
4.3.2 数据标准化
4.3.3 算法设计思想
4.3.4 模型验证
4.4 实证分析及应用研究
4.4.1 数据集划分
4.4.2 参数设置及算法比较
4.4.3 预测结果及对比分析
4.5 本章小结
5 埋地油气管道腐蚀剩余寿命预测
5.1 剩余强度评价及腐蚀深度确定
5.1.1 ASME B31G标准
5.1.2 API RP579 标准
5.1.3 最大允许腐蚀深度确定
5.2 腐蚀发展趋势及剩余寿命预测
5.2.1 基于检测数据的腐蚀趋势预测
5.2.2 基于PSO-GRNN的腐蚀深度预测模型
5.2.3 腐蚀剩余寿命预测模型
5.3 剩余寿命预测模型实际运用
5.3.1 实例背景介绍
5.3.2 腐蚀发展规律研究
5.3.3 计算最大允许腐蚀深度
5.3.4 腐蚀管道剩余寿命预测
5.3.5 维修计划建议
5.4 本章小结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
附录 A 20组管段腐蚀检测数据
附录 B 30组管段腐蚀检测数据（半年后）
附录 C 在学期间学术成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GRNN建立开孔型多孔玻璃吸声性能模型[J]. 张旭博,徐颖,张婷颖,李国栋. 西北工业大学学报. 2019(01)
[2]基于RS-PSO-GRNN的埋地管道土壤腐蚀预测[J]. 骆正山,王文辉,王小完,张新生. 材料保护. 2018(08)
[3]基于多模型融合的高光谱图像质量评价[J]. 徐冬宇,厉小润,赵辽英,舒锐,唐琪佳. 激光与光电子学进展. 2019(02)
[4]基于SFLA-GRNN模型的基坑地表最大沉降预测[J]. 钟国强,王浩,李莉,王成汤,谢壁婷. 岩土力学. 2019(02)
[5]基于改进BP神经网络优化的管道腐蚀速率预测模型研究[J]. 许宏良,殷苏民. 表面技术. 2018(02)
[6]基于MODCPSO算法的三值FPRM电路面积与延时优化[J]. 王铭波,汪鹏君,符强,张会红. 计算机应用研究. 2019(02)
[7]天然气长输管道腐蚀机理及检测技术研究[J]. 王孟孟,张本同,宗丽娜,吴超. 焊管. 2017(11)
[8]新发展灌区土地适宜性评价探讨[J]. 冉荣. 甘肃科技. 2017(21)
[9]长输油气高强管线钢的腐蚀研究进展[J]. 熊丹,赵杰,顾艳红,李馥钊. 腐蚀科学与防护技术. 2017(04)
[10]埋地钢质原油集输管道检测技术探讨[J]. 张汝义,刘海俊,杜莎. 油气田地面工程. 2017(06)
博士论文
[1]长输管道腐蚀防护系统安全性动态评价方法研究[D]. 赵志峰.西安科技大学 2017
[2]油气管道腐蚀失效预测及安全可靠性评估研究[D]. 张占奎.天津大学 2006
硕士论文
[1]圆凹坑织构对机械密封性能影响的研究[D]. 林建强.南京航空航天大学 2018
[2]直流输电系统接地电流对管道腐蚀机理研究[D]. 季寿宏.西南石油大学 2017
[3]不同硅含量铝合金微弧氧化膜层的制备及耐磨耐腐蚀性能[D]. 易奎杨.哈尔滨工业大学 2016
[4]改进的PSO优化ELM算法在医学图像分割中的应用研究[D]. 曾璐璐.广西师范学院 2016
[5]油气输送腐蚀管道剩余寿命预测研究[D]. 曹乃宁.西安建筑科技大学 2016
[6]基于综合检测的埋地燃气管道腐蚀剩余寿命预测研究[D]. 程兴.华南理工大学 2016
[7]基于ICPSO-SVM的网络入侵检测研究[D]. 付红娟.湖南大学 2016
[8]吴起—延炼输油管道阴极保护系统运行现状分析及优化运行研究[D]. 王勇.西安石油大学 2015
[9]番禺30-1平台生产管线腐蚀规律研究及剩余寿命预测[D]. 李俊楠.西南石油大学 2015
[10]基于测量数据的电磁兼容模型综合技术研究[D]. 蔡震.国防科学技术大学 2011
本文编号：3161603
【文章来源】：西安建筑科技大学陕西省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 选题背景和研究意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 存在的主要问题
1.3 研究内容、方法和技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 本文研究技术路线
1.4 研究的创新
2 埋地油气管道相关理论概述
2.1 腐蚀失效原理及其类型
2.1.1 埋地管道腐蚀特点
2.1.2 埋地管道腐蚀机理
2.1.3 油气管道腐蚀分类
2.2 埋地管道腐蚀检测技术
2.2.1 埋地管道外腐蚀检测
2.2.2 埋地管道内腐蚀检测
2.2.3 土壤腐蚀性检测
2.2.4 腐蚀速率检测方法
2.3 腐蚀预测方法及评价流程
2.3.1 概率统计方法
2.3.2 回归分析方法
2.3.3 灰色预测方法
2.3.4 人工智能方法
2.3.5 腐蚀预测评价流程
2.4 本章小结
3 腐蚀影响因素分析及特征提取
3.1 腐蚀影响因素分析
3.1.1 土壤腐蚀
3.1.2 杂散电流腐蚀
3.2 管道腐蚀失效事故树分析
3.2.1 事故树基本概念
3.2.2 腐蚀失效事故树构建
3.2.3 事故树的不足之处
3.3 基于粗糙集的腐蚀因素特征选择
3.3.1 粗糙集理论概述
3.3.2 属性约简
3.3.3 腐蚀影响因素排序
3.4 本章小结
4 埋地油气管道腐蚀速率预测
4.1 广义回归神经网络
4.1.1 GRNN理论基础
4.1.2 网络结构
4.1.3 可行性分析
4.2 改进的粒子群算法
4.2.1 粒子群算法原理
4.2.2 粒子群算法参数改进
4.2.3 粒子群算法流程
4.2.4 粒子群算法性能验证
4.3 腐蚀速率预测模型的建立
4.3.1 建模步骤
4.3.2 数据标准化
4.3.3 算法设计思想
4.3.4 模型验证
4.4 实证分析及应用研究
4.4.1 数据集划分
4.4.2 参数设置及算法比较
4.4.3 预测结果及对比分析
4.5 本章小结
5 埋地油气管道腐蚀剩余寿命预测
5.1 剩余强度评价及腐蚀深度确定
5.1.1 ASME B31G标准
5.1.2 API RP579 标准
5.1.3 最大允许腐蚀深度确定
5.2 腐蚀发展趋势及剩余寿命预测
5.2.1 基于检测数据的腐蚀趋势预测
5.2.2 基于PSO-GRNN的腐蚀深度预测模型
5.2.3 腐蚀剩余寿命预测模型
5.3 剩余寿命预测模型实际运用
5.3.1 实例背景介绍
5.3.2 腐蚀发展规律研究
5.3.3 计算最大允许腐蚀深度
5.3.4 腐蚀管道剩余寿命预测
5.3.5 维修计划建议
5.4 本章小结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
附录 A 20组管段腐蚀检测数据
附录 B 30组管段腐蚀检测数据（半年后）
附录 C 在学期间学术成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GRNN建立开孔型多孔玻璃吸声性能模型[J]. 张旭博,徐颖,张婷颖,李国栋. 西北工业大学学报. 2019(01)
[2]基于RS-PSO-GRNN的埋地管道土壤腐蚀预测[J]. 骆正山,王文辉,王小完,张新生. 材料保护. 2018(08)
[3]基于多模型融合的高光谱图像质量评价[J]. 徐冬宇,厉小润,赵辽英,舒锐,唐琪佳. 激光与光电子学进展. 2019(02)
[4]基于SFLA-GRNN模型的基坑地表最大沉降预测[J]. 钟国强,王浩,李莉,王成汤,谢壁婷. 岩土力学. 2019(02)
[5]基于改进BP神经网络优化的管道腐蚀速率预测模型研究[J]. 许宏良,殷苏民. 表面技术. 2018(02)
[6]基于MODCPSO算法的三值FPRM电路面积与延时优化[J]. 王铭波,汪鹏君,符强,张会红. 计算机应用研究. 2019(02)
[7]天然气长输管道腐蚀机理及检测技术研究[J]. 王孟孟,张本同,宗丽娜,吴超. 焊管. 2017(11)
[8]新发展灌区土地适宜性评价探讨[J]. 冉荣. 甘肃科技. 2017(21)
[9]长输油气高强管线钢的腐蚀研究进展[J]. 熊丹,赵杰,顾艳红,李馥钊. 腐蚀科学与防护技术. 2017(04)
[10]埋地钢质原油集输管道检测技术探讨[J]. 张汝义,刘海俊,杜莎. 油气田地面工程. 2017(06)
博士论文
[1]长输管道腐蚀防护系统安全性动态评价方法研究[D]. 赵志峰.西安科技大学 2017
[2]油气管道腐蚀失效预测及安全可靠性评估研究[D]. 张占奎.天津大学 2006
硕士论文
[1]圆凹坑织构对机械密封性能影响的研究[D]. 林建强.南京航空航天大学 2018
[2]直流输电系统接地电流对管道腐蚀机理研究[D]. 季寿宏.西南石油大学 2017
[3]不同硅含量铝合金微弧氧化膜层的制备及耐磨耐腐蚀性能[D]. 易奎杨.哈尔滨工业大学 2016
[4]改进的PSO优化ELM算法在医学图像分割中的应用研究[D]. 曾璐璐.广西师范学院 2016
[5]油气输送腐蚀管道剩余寿命预测研究[D]. 曹乃宁.西安建筑科技大学 2016
[6]基于综合检测的埋地燃气管道腐蚀剩余寿命预测研究[D]. 程兴.华南理工大学 2016
[7]基于ICPSO-SVM的网络入侵检测研究[D]. 付红娟.湖南大学 2016
[8]吴起—延炼输油管道阴极保护系统运行现状分析及优化运行研究[D]. 王勇.西安石油大学 2015
[9]番禺30-1平台生产管线腐蚀规律研究及剩余寿命预测[D]. 李俊楠.西南石油大学 2015
[10]基于测量数据的电磁兼容模型综合技术研究[D]. 蔡震.国防科学技术大学 2011
本文编号：3161603
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