摘要
为实现含局部减薄缺陷油气管道爆破压力的精确预测,将神经网络算法应用于油气管道爆破压力的预测研究,建立了含局部减薄缺陷油气管道爆破压力预测的径向基函数(RBF)、广义回归(GR)、极限学习机(ELM)和误差反向传播(BP)4种神经网络模型。分析对比了4种模型用于X46、X52、X60、X65、X80材质含局部减薄缺陷油气管道爆破压力的预测误差,结果表明:4种神经网络模型的预测误差均小于ASME B31G,修正ASME B31G,DNVRP-F101三种通用规范的预测误差;BP神经网络模型的预测误差最小,预测误差为-1.10%~4.70%;神经网络预测模型用于油气管道爆破压力预测时具有操作简单,适用范围广,便于工程实用等特点。
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