[發(fā)明專利]海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210022670.8
• 申請日: 2022-01-10
• 公開（公告）號: CN114386462A
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李新宏;賈瑞超;韓子月;張認認
• 申請（專利權(quán)）人: 西安建筑科技大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 范巍

本發(fā)明公開了一種海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取若干組待預(yù)測海底輸油管道的歷史運行數(shù)據(jù)；利用KPCA算法，對獲取的若干組待預(yù)測海底輸油管道的歷史運行數(shù)據(jù)進行核主成分分析，得到海底輸油管道的主要運行數(shù)據(jù)；構(gòu)建BRANN模型，利用海底輸油管道的主要運行數(shù)據(jù)，對BRANN模型進行訓(xùn)練，得到海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測模型；將待預(yù)測海底輸油管道的實時運行數(shù)據(jù)，輸入至海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測模型中，輸出得到所述海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測結(jié)果；本發(fā)明可準確、快速的預(yù)測海底輸油管道腐蝕速率，且可靠性和泛化性較高，能為海底輸油管道腐蝕失效風(fēng)險預(yù)警提供科學(xué)依據(jù)與技術(shù)支持。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于海底油氣管道輸送技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)

海洋油氣已成為世界石油生產(chǎn)增長的主要來源，作為油氣輸送載體的海底管道是海洋油氣資源勘探和開發(fā)基礎(chǔ)的保障，具有經(jīng)濟、安全、節(jié)能、快捷的優(yōu)勢，使其在海上油氣田開發(fā)中發(fā)揮著日益重要的作用；然而，由于海底管道處于惡劣的海洋環(huán)境，因此極易發(fā)生腐蝕造成管道性能解體，最終導(dǎo)致管道泄漏或爆裂事故；這不僅對運營公司造成巨大的經(jīng)濟損失，而且對周圍環(huán)境造成災(zāi)難性的破壞；統(tǒng)計顯示，在海底管道事故類型占比中，由腐蝕造成的事故占比高達37％；因此，有效的海底管道腐蝕速率預(yù)測有利于運營商對海底管道的管理與決策，為海底管道的維修與更換和風(fēng)險預(yù)警提供科學(xué)指導(dǎo)，這可提高經(jīng)濟效益并減少管道腐蝕造成事故的發(fā)生。

現(xiàn)有對于海底輸油管道腐蝕速率的預(yù)測模型包括經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀虢?jīng)驗?zāi)Ｐ鸵约皺C器學(xué)習(xí)模型。由于諸多影響海底輸油管道腐蝕速率的因素之間相互關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致各影響因素與腐蝕速率之間很難以某一種確定的函數(shù)關(guān)系來描述，造成模型的可靠性和泛化性較低，因此經(jīng)驗?zāi)Ｐ秃桶虢?jīng)驗?zāi)Ｐ途哂幸欢ǖ木窒扌浴?/p>

現(xiàn)有研究表明，機器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測效果優(yōu)于經(jīng)驗?zāi)Ｐ秃桶虢?jīng)驗?zāi)Ｐ停蝗欢黝悪C器學(xué)習(xí)模型具有不同的特點和適用性；因此，在研究海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測問題時，選擇合適的機器學(xué)習(xí)模型對保證預(yù)測結(jié)果的可靠性至關(guān)重要；同時，一些適合的機器學(xué)習(xí)模型在面對復(fù)雜的非線性數(shù)據(jù)輸入時往往表現(xiàn)出欠佳的預(yù)測可靠性，因而也就難以達到真正有效評估管道腐蝕速率的目的。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，以解決現(xiàn)有的海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測模型對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)要求量大，且預(yù)測可靠性不足的技術(shù)問題。

為達到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

本發(fā)明提供了一種海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測方法，包括以下步驟：

獲取若干組待預(yù)測海底輸油管道的歷史運行數(shù)據(jù)；

利用KPCA算法，對獲取的若干組待預(yù)測海底輸油管道的歷史運行數(shù)據(jù)進行核主成分分析，得到海底輸油管道的主要運行數(shù)據(jù)；

構(gòu)建BRANN模型，利用海底輸油管道的主要運行數(shù)據(jù)，對BRANN模型進行訓(xùn)練，得到海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測模型；

將待預(yù)測海底輸油管道的實時運行數(shù)據(jù)，輸入至海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測模型中，輸出得到所述海底輸油管道腐蝕速率預(yù)測結(jié)果。

進一步的，待預(yù)測海底輸油管道的歷史運行數(shù)據(jù)包括待預(yù)測海底輸油管道內(nèi)的含水率、二氧化碳含量、硫化氫含量、氯離子含量、鈣鎂離子含量、溶解氧含量、pH值、溫度、壓力、流速及管道當前實際腐蝕速率值。

進一步的，利用KPCA算法，對獲取的若干組待預(yù)測海底輸油管道的歷史運行數(shù)據(jù)進行核主成分分析，得到海底輸油管道的主要運行數(shù)據(jù)的過程中，將累計貢獻率為預(yù)設(shè)貢獻率值的待預(yù)測海底輸油管道的歷史運行數(shù)據(jù)作為主成分，得到海底輸油管道的主要運行數(shù)據(jù)。

進一步的，利用KPCA算法，對獲取的待預(yù)測海底輸油管道的歷史運行數(shù)據(jù)進行核主成分分析，得到海底輸油管道的主要運行數(shù)據(jù)的過程，具體如下：