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基于PCA-IBAS-ELM的海底多相流管道内腐蚀速率预测 被引量：6
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作者 骆正山 李蕾 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第22期9566-9573,共8页
海底多相流管道运输介质中油、气、水共存,极易发生化学反应引发一系列腐蚀问题。为预测其腐蚀速率,对管内腐蚀机理及影响因素进行分析,提出基于主成分分析法(principal component analysis, PCA)和改进甲虫天牛须算法(improve beetle a... 海底多相流管道运输介质中油、气、水共存,极易发生化学反应引发一系列腐蚀问题。为预测其腐蚀速率,对管内腐蚀机理及影响因素进行分析,提出基于主成分分析法(principal component analysis, PCA)和改进甲虫天牛须算法(improve beetle antennae search, IBAS)的极限学习机(extreme learning machine, ELM)预测模型。PCA筛选腐蚀因素,降低预测模型的输入指标维数,IBAS优化ELM的关键性能指标——输入权值及隐层阈值,提升预测精度。为检验模型效能,以中国海南东部某海底油气管道50组数据为例进行研究,并与其他两种模型对比分析。结果表明:温度、pH、流体流速和CO_(2)分压是影响该类型管道腐蚀的关键因素,PCA-IBAS-ELM预测结果与实际值拟合度更高,其均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对误差(mean absolute deviation, MAE)和平均绝对百分误差(mean absolute percentage error, MAPE)均小于比较模型。可见构建模型对于海底多相流管道内腐蚀速率预测具有优越性。 展开更多
关键词 海底多相流管道 内腐蚀速率预测 主成分分析(PCA) 改进甲虫天牛须算法(IBAS) 极限学习机(ELM)
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