DE_BPNN模型提升腐蚀管道失效压力预测精度

本文主要探讨了"基于DE_BPNN模型的含腐蚀缺陷管道失效压力预测"这一主题，由徐鲁帅等人在《中国安全生产科学技术》期刊上发表，发表于2021年第17卷第3期。研究的背景是为提高对含腐蚀缺陷管道的失效压力预测精度，这对于管道状态的监控和运输安全具有重要意义。 论文首先介绍了差分进化算法(DE)和BP神经网络(BPNN)这两个关键概念。差分进化是一种种群优化算法，通过模仿自然选择过程来解决复杂的优化问题，而BP神经网络则是一种模拟人脑神经元结构的机器学习模型，能够处理非线性关系并进行预测。 研究者利用DE算法来克服BPNN模型可能存在的局部最优问题，即在训练过程中可能会陷入局部最佳解，从而无法达到全局最优。他们选择了61组管道爆破实验数据作为模型训练和测试的数据集，通过对DE_BPNN和传统的BPNN模型进行仿真计算，对比两者的预测性能。结果显示，DE_BPNN模型的预测结果平均相对误差为3.26%，R²值高达0.98585，这表明DE_BPNN模型具有更高的预测精度。 论文的关键应用价值在于，通过使用DE_BPNN模型，可以有效地预测含腐蚀缺陷管道的失效压力，为长距离油气管道的运输调配和维护决策提供科学依据。这种预测方法有助于提前发现潜在风险，降低管道事故发生的可能性，从而保障能源输送的安全和经济运行。 文章的关键词包括：腐蚀缺陷、管道、失效压力预测、机器学习、BP神经网络以及差分进化算法。整个研究不仅体现了在管道完整性管理领域中的技术创新，也展示了将传统算法与现代机器学习技术相结合的实际应用效果。这篇文章对于管道行业的维护策略制定和故障预防具有重要的参考价值。