凝析气田集输管线腐蚀预测研究

作者：骆正山; 宋莹莹; 王小完; 毕傲睿

来源：中国安全科学学报, 2019, 29(11): 135-140.

DOI：10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2019.11.022

• 集输管线
• 腐蚀因素
• 灰色关联分析(GRA)
• 随机森林回归(RFR)
• 腐蚀速率

为提高凝析气田集输管线腐蚀速率的预测精度,基于灰色关联分析(GRA)法,融合随机森林回归(RFR)算法,建立内腐蚀速率预测模型,分析气田集输管线内腐蚀原因;采用GRA优选特征因素变量作为RFR的输入,以内腐蚀率作为目标因素输出,并以雅克拉凝析气田数据为例,对比验证构建的RFR预测模型、反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)预测模型。结果表明:通过GRA排序得到管线内腐蚀的主要因素有:CO2体积分数、Cl-质量浓度、压力、温度、流速。同时RFR预测模型的均方根误差、平均相对误差均低于对比模型相应值,且决定系数达到96. 48%。

• 单位
  西安建筑科技大学