基于ABC-SVM算法的海底多相流热油管道腐蚀速率预测

摘要：

现代海上油田增加,海底管道也随之增加,大部分的海底管道是多相流运输,其产生腐蚀的影响因素较多.同时,由于海底环境恶劣,管道检测难度也加大.只有准确预测腐蚀速率,才能更好的保障海底管道安全运行.由于海底管道检测困难数据有限;影响腐蚀速率的因素众多,因此很多算法由于数据样本不够不能实现准确预测.但SVM算法可以对有限样本,高维数;非线性问题上具有拥有良好的全局性解,因此基于此算法优点提出使用ABC-SVM算法对海底管道腐蚀速率预测.根据机器学习原则对目标管道数据划分训练组和检验组进行预测,发现训练组所得模型应用在检测组后最大误差在5％左右.并将ABC-SVM算法与其他算法对比其预测时间及误差,发现此算法的优越性.

关键词：ABC-SVM算法、海底管道、管道内腐蚀、腐蚀速率、智能算法

所属期刊栏目：49

分类号：U177(管道运输)

在线出版日期：2020-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：47-49,55