[发明专利]一种基于优化神经网络的管道腐蚀缺陷预测方法有效
| 申请号： | 202110734468.3 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113239504B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 贾文龙;杨帆;李长俊;吴瑕;宋硕硕;张员瑞;林友志;李晓宇 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06F30/18 | 分类号： | G06F30/18;G06F30/27;G06N3/08;G06F113/14 |
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| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于优化神经网络的管道腐蚀缺陷预测方法，步骤如下：采集管道内腐蚀缺陷信息、输送介质条件、管道本体及运行参数；对数据进行集成、清理、转换，形成腐蚀缺陷数据训练和测试样本；初始化BP神经网络模型；基于隐含层神经元取值优化、有限储存BFGS算法和学习率自适应动态调整优化神经网络模型，通过样本训练、测试得到最优化神经网络预测模型；将待预测管道的输送介质条件、管道本体及运行参数等输入预测模型，预测得到管内腐蚀缺陷的环向分布和尺寸大小。本发明充分考虑了管道内腐蚀影响因素，优化神经网络结构、存储空间、迭代速度以及稳定性，为在役天然气管道剩余寿命预测、腐蚀失效风险评估以及修复等提供可靠的参考依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 优化 神经网络 管道 腐蚀 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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