基于参数优化GM-Markov模型的海底管道腐蚀预测

发布时间：2022-11-05 08:26

　　为了避免由海底管道腐蚀导致的穿孔泄漏等事故,及时对海底管道进行维修和防护,利用传统灰色系统处理少数据与贫数据的特点、马尔科夫理论预测未来状态的特点,提出基于参数优化GM-Markov模型的海底管道剩余寿命预测方法。首先分析了灰色GM（1,1）模型构建的可行性,随后建立参数优化的GM（1,1）模型,改变模型初始条件,对海底管道腐蚀深度进行预测。根据预测的腐蚀深度,利用Markov模型对海底管道未来腐蚀状态作定量分析,预测其剩余寿命。以某海底管道试验段为例,预测了该管道的剩余寿命。结果表明:改变初始条件后的模型可在样本数据少的情况下达到更高的预测精度,推广应用性较强。（图3,表6,参31） 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 预测流程
2 建模条件可行性分析
3 GM-Markov模型腐蚀预测
    3.1 GM(1,1）模型
        3.1.1 模型建立
        3.1.2 参数优化及腐蚀深度预测
        3.1.3 精度检验
    3.2 马尔科夫模型
4 实例应用
    4.1 可行性检验
    4.2 原GM(1,1）模型预测管道腐蚀深度
    4.3 参数优化后的GM(1,1）模型预测管道腐蚀深度
    4.4 马尔科夫模型预测海底管道剩余寿命
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]含缺陷海底管道横向屈曲行为的数值模拟[J]. 王泽武,王培鑫,赵健,范海贵.  油气储运. 2020(04)
[2]海底油气管道全寿命周期风险评估模型[J]. 耿凯月,陈国明,李新宏,朱红卫,刘长鑫.  油气储运. 2020(04)
[3]X56海底管道在腐蚀环境下疲劳裂纹扩展过程预测[J]. 高旭东,邵永波,谢丽媛,杨冬平.  材料导报. 2020(02)
[4]基于改进PSO-BPNN的输油管道内腐蚀速率研究[J]. 凌晓,徐鲁帅,梁瑞,郭凯,崔本廷,岳守体.  中国安全生产科学技术. 2019(10)
[5]基于TVR的油气管道外部腐蚀速率预估方法研究[J]. 刘军民.  环境技术. 2019(05)
[6]基于贝叶斯的燃气管道腐蚀深度预测方法[J]. 胡群芳,孙桐,王飞,宁超列,张鲁冰.  油气储运. 2019(11)
[7]一种基于管道大数据的腐蚀因素相关性分析方法[J]. 张河苇,金剑,董绍华,李宁,张来斌.  科学通报. 2018(08)
[8]海底油气管道腐蚀失效风险预警方法研究[J]. 李新宏,陈国明,朱红卫.  中国安全科学学报. 2017(07)
[9]Frechet分布的海底油气管道腐蚀预测[J]. 骆正山,王瑞,毕傲睿.  腐蚀与防护. 2017(03)
[10]灰色预测模型算法的改进研究[J]. 黄克.  系统科学与数学. 2015(11)



本文编号：3702247