含缺陷油气管道爆破压力预测的神经网络法研究

作者：王昱; 贾思奇; 李乃文; 郭涛

来源：绿色科技, 2023, 25(18): 111-115.

DOI：10.16663/j.cnki.lskj.2023.18.045

• 局部减薄
• 管道
• 爆破压力
• 神经网络

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。

• 单位
  河北工业大学