人工神经网络预测原油腐蚀:机制与应用
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更新于2024-08-02
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本文主要探讨了利用人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANNs)预测原油对碳钢中二氧化碳(CO2)腐蚀的影响。随着近年来对环境和工业过程的关注,原油中的CO2腐蚀问题引起了广泛研究,因为其在腐蚀速率预测中的关键作用。原油的复杂化学组成,包括氮、硫、胶质、沥青、酸以及镍和钒等元素,使其行为难以通过传统机制模型准确模拟。
人工神经网络作为一种强大的数据驱动工具,被用于解决这个问题。ANNs通过学习大量历史数据中的模式和关联,能够有效地捕捉原油中各组分对腐蚀影响的复杂关系。与早期单纯依赖实验和有限数据相比,现代研究更加注重理解湿度和多变性对腐蚀过程的影响,这些都是原油化学特性的体现。
Efird和Smart的研究分别在1991年和1993年提供了关键见解。Efird强调了特殊原油腐蚀作用测试和预测的重要性,指出腐蚀速率与产水量之间存在非线性关系,不同原油的腐蚀速率和产水量变化规律各异,这表明单纯依靠初期的加速腐蚀现象无法预测长期腐蚀趋势。Smart则进一步研究了石油性质与润湿性参数的关系,指出表面活性物质,尤其是那些富含氧、氮、硫的极性化合物(如重烃胶质和沥青),对润湿性有显著影响。
因此,本文通过人工神经网络技术,旨在开发一种更精确的预测模型,以评估原油中各种成分对碳钢腐蚀的潜在影响,从而为减缓腐蚀速率、优化生产过程和材料选择提供科学依据。这种方法不仅可以帮助业界更好地理解和控制腐蚀风险,也有助于推动能源科学的进步。未来的研究可能会深入挖掘更多影响因素,并持续改进预测模型的准确性和可靠性。
2021-09-26 上传
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