人工神经网络预测原油腐蚀：机制与应用

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。