基于BP神经网络的油气长输管道土壤腐蚀性预测

作者：王齐; 胡林林

来源：当代化工, 2016, 45(09): 2198-2200.

DOI：10.13840/j.cnki.cn21-1457/tq.2016.09.046

• 土壤腐蚀性
• BP神经网络
• 腐蚀速率
• 预测

基于BP神经网络原理,综合考虑六类土壤腐蚀指标(土壤电阻率、土壤含水量、氧化还原电位、氯离子含量、硫酸根离子含量和p H值),建立了一种土壤腐蚀速率的预测方法。基于这种方法,依据某油田的现场土壤数据,借助MATLAB神经网络工具箱建立了这一地区的土壤腐蚀性预测的BP神经网络模型。训练和预测结果表明:训练的腐蚀速率最大误差为-1.5%,预测的腐蚀速率最大误差为8%。由此可见,基于BP神经网络的土壤腐蚀性预测方法具有较好的预测精度,对油气管道的安全运行具有重要的意义。

• 单位
  四川宏达石油天然气工程有限公司; 西南石油大学; 中国石油天然气股份有限公司