文献类型：期刊文章

作　　者：许宏良[1] 殷苏民[2]

XU Hong-liang;YIN Su-min(Jiangsu Urban and Rural Construction College, Changzhou 213147, China;Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China)

机构地区：[1]江苏城乡建设职业学院,江苏常州213147 [2]江苏大学,江苏镇江212013

出　　处：《表面技术》

基　　金：江苏省科技支撑计划资助项目(BE2013009-1)~~

年　　份：2018

卷　　号：47

期　　号：2

起止页码：177-181

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的构造金属管道腐蚀速率预测模型,预测管道的使用寿命。方法分析了二氧化碳(CO2)和硫化氢(H2S)对金属管道的腐蚀过程,给出了管道腐蚀的化学反应方程式。引用了BP神经网络构造金属管道腐蚀速率的数学模型,采用了改进粒子群算法对预测模型进行优化。以45号金属管道为例,借助于Matlab软件对管道腐蚀速率进行仿真验证,并与实验测量数据进行对比和分析。结果金属管道腐蚀速率随着CO2或H2S压强的增大而逐渐增大,仿真结果显示CO2和H2S的最大腐蚀速率分别为7.20×10-5 mm/h和5.76×10-5mm/h,而实验测量结果显示CO2和H2S的最大腐蚀速率分别为7.14×10-5 mm/h和5.65×10-5 mm/h,采用改进BP神经网络预测模型所产生的相对误差在5%以内。结论金属管道在不同压强条件下,采用改进BP神经网络预测模型能够近似地预测其腐蚀速率,为金属管道的更换提供了参考依据。

关 键 词：BP神经网络 改进粒子群算  管道腐蚀  预测模型  

分 类 号：TG172]