基于非接触检测的水下管线腐蚀状态的建模研究

发布时间：2017-03-27 01:07

  本文关键词：基于非接触检测的水下管线腐蚀状态的建模研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来海底管道大规模使用,各种泄漏事故频频出现,造成严重的环境污染和巨大的经济损失。统计显示,管道的腐蚀是造成事故发生的主要原因之一,故海底管道腐蚀状态的检测问题成为当今工程领域内的重大研究课题,进行准确而有效地腐蚀检测具有重要意义。研究表明,水下管线周围海水电场分布与管线腐蚀状态有显著相关性。本文通过对水下非接触检测数据进行分析建模,用该模型对ROV沿管线非接触检测所得的电场数据分析,确定管线腐蚀位置并判断管线腐蚀状态。及时对管线进行实时监测,实现准确有效地保护。针对这一思路,本文主要完成了以下两方面的工作：(1)腐蚀电场数学模型的建立与仿真算法研究。本文通过分析海底管道的腐蚀状态与管道保护层的损伤状态、海水电导率以及牺牲阳极保护电流强度的关系,得出海底管道的腐蚀状态与电极电位的显著相关性,进而提出基于非接触测量海水环境电场来判断海底管道腐蚀状态的方法。首先建立腐蚀电场电位分布的数学模型,其次基于数值方法推导出了该阴极保护系统模型求解的算法,进一步仿真计算出海水环境电场和海底管道表面电位的分布情况。(2)基于BP神经网络的海底管道腐蚀状态的判断研究。通过测量海水环境中的电位,形成数据库,并以之作为训练样本,建立BP神经网络进行训练,得到管线周围环境电位与海底管道腐蚀状态之间的非线性关系,即可判断出海底管道的腐蚀状态。实验结果验证了将BP神经网络算法运用在海底管道阴极保护系统中的可行性,该网络模型的非线性映射结果的相对误差在0.10以下,满足精度要求。
【关键词】：海底管道 腐蚀 数学模型 数值方法 BP神经网络
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P756.2;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 研究的背景与意义10-11
• 1.2 腐蚀状态检测技术的现状11-13
• 1.2.1 内腐蚀检测技术的研究现状11-12
• 1.2.2 外腐蚀检测技术的研究现状12-13
• 1.3 本文主要研究工作及组织结构13-14
• 2 海底管线腐蚀的基础理论14-22
• 2.1 引言14
• 2.2 海底管线的电化学原理14-18
• 2.2.1 海底管线的腐蚀原理14-15
• 2.2.2 阴极保护原理及方法15-18
• 2.3 腐蚀电场的数值仿真理论18-21
• 2.3.1 阴极保护电场数值仿真方法18-20
• 2.3.2 数值仿真方法的应用对比20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 3 腐蚀电场数学模型的建立与仿真计算22-37
• 3.1 引言22
• 3.2 腐蚀电场数学模型的建立22-27
• 3.2.1 数学建模原理分析22-23
• 3.2.2 腐蚀控制方程23-25
• 3.2.3 边界条件的确定25-26
• 3.2.4 腐蚀电场的数学模型26-27
• 3.3 腐蚀电场数学模型的边界元求解27-35
• 3.3.1 边界积分方程27-28
• 3.3.2 边界积分方程的离散28-31
• 3.3.3 非线性条件的处理31-35
• 3.4 海底管线数值模拟计算及结果分析35-36
• 3.4.1 基于BEM的海底管线模拟计算35-36
• 3.4.2 边界元法程序流图36
• 3.5 本章小结36-37
• 4 BP神经网络判断海底管线腐蚀状态37-56
• 4.1 引言37
• 4.2 智能方法的对比37-38
• 4.3 BP神经网络算法38-43
• 4.3.1 BP神经网络介绍38-39
• 4.3.2 BP神经网络基本算法39-43
• 4.4 网络结构的确定43-45
• 4.4.1 网络样本数据的确定及其预处理44
• 4.4.2 隐含层的设计44-45
• 4.5 BP网络学习流程设计45-47
• 4.6 腐蚀状态检测模型的验证47-55
• 4.6.1 样本数据的获取实验47-48
• 4.6.2 样本数据相关性分析48-52
• 4.6.3 BP网络训练结果分析52-54
• 4.6.4 BP网络预测结果及误差54-55
• 4.7 本章小结55-56
• 5 全文总结及工作展望56-57
• 5.1 全文总结56
• 5.2 工作展望56-57
• 参考文献57-60
• 致谢60-61
• 个人简历61

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