[1]赵年峰,夏艳权,崔凯强,等.基于优化GM（1，N）模型的油气管道腐蚀速率预测[J].焊管,2023,46(8):38-44.[doi:10.19291/j.cnki.1001-3938.2023.08.006]
　ZHAO Nianfeng,XIA Yanquan,CUI Kaiqiang,et al.Corrosion Rate Prediction of Oil and Gas Pipeline based on Optimized GM (1, N) Model[J].,2023,46(8):38-44.[doi:10.19291/j.cnki.1001-3938.2023.08.006]
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基于优化GM（1，N）模型的油气管道腐蚀速率预测()
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《焊管》[ISSN:1001-3938/CN:61-1160/TE]

卷:
46
期数:
2023年第8期
页码:
38-44
栏目:
应用与开发
出版日期:
2023-08-19

文章信息/Info

Title:
Corrosion Rate Prediction of Oil and Gas Pipeline based on Optimized GM (1, N) Model
文章编号:
10.19291/j.cnki.1001-3938.2023.08.006
作者:
赵年峰; 夏艳权; 崔凯强; 孔淑颖; 解静; 梁昌晶
1.中国石油集团渤海石油装备制造有限公司石油机械厂，河北 任丘 062552；
2.河北华北石油工程建设有限公司，河北 任丘 062552；
3.国家管网集团西南管道有限责任公司 南宁输油气分公司，南宁 530200；
4.中国石油长庆油田分公司伴生气综合利用项目部，西安 710016
Author(s):
ZHAO Nianfeng; XIA Yanquan; CUI Kaiqiang; KONG Shuying; XIE Jing; LIANG Changjing
1. Petroleum Machinery Factory, CNPC Bohai Petroleum Equipment Manufacturing Co., Ltd., Renqiu 062552, Hebei,China;
2. Hebei Huabei Petroleum Engineering Construction Co., Ltd., Renqiu 062552, Hebei, China;
3. Nanning Oil andGas Transportation Branch of State Pipe Network Group Southwest Pipeline Co., Ltd., Nanning 530200, China;
4. AssociatedGas Comprehensive Utilization Project Department of PetroChina Changqing Oilfield Company, Xi’an 710016, China
关键词:
GM（1; N）模型; 油气管道; 腐蚀速率; 背景系数
Keywords:
GM (1;  N);  oil and gas pipeline;  corrosion rate;  background coefficient
分类号:
TG174
DOI:
10.19291/j.cnki.1001-3938.2023.08.006
文献标志码:
B
摘要:
为了提高油气管道腐蚀速率的预测精度，解决样本缺失情况下管道剩余寿命的预测问题，通过斯皮尔曼相关系数和随机森林算法寻找腐蚀因素中相关性较高的变量，去除相关性较高但重要性较低的变量，采用人工蜂群算法（ABC）对GM（1，N）模型的背景值进行动态优化，形成优化GM（1，N）模型，并对不同模型的预测结果进行了对比。结果表明，腐蚀因素中一些变量存在较强的相关性，筛选出重要性较高且相关性较小的5个变量，分别为土壤电阻率、含盐量、氧化还原电位、含水量和硫化物质量分数；与GM（1，10） 和GM（1，6）模型相比，优化的GM（1，6）模型在训练阶段和预测阶段的平均相对误差均大幅降低，分别为1.52%和2.03%，预测结果更接近实际值，说明了降低因素冗余性和对背景值进行优化的必要性。该优化模型可为油气管道腐蚀速率的准确预测提供实际参考和借鉴。
Abstract:
To improve the prediction accuracy of the corrosion rate of the oil and gas pipelines and solve the problem ofpredicting the remaining life of pipelines in the case of the missing samples. By spearman correlation coefficient and highcorrelation of random forest algorithm for corrosion factor variables, the correlation between high importances but lowervariables was removed. Using artificial colony algorithm (ABC) to the background value of GM (1, N) model for dynamicoptimization, optimized GM (1, N) model was formed, and the prediction results of different models were compared. Theresults showed that some variables of corrosion factors had strong correlation, and five variables with high importance andlow correlation were screened out, soil resistivity, salt content, oxidation reduction potential, water content and sulfidecontent. Compared with GM (1, 10) and GM (1, 6) models, the average relative errors of the optimized GM (1, 6) model inthe training and prediction stages are significantly reduced, which are 1.52% and 2.03%, respectively. The prediction resultsare closer to the actual values, which indicate the necessity of reducing the redundancy of factors and optimizing the background values. This optimization model can provide the practical reference for the accurate prediction of corrosion rate of the oil and gas pipelines.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2022-10-08
作者简介：赵年峰（1984—），男，河北任丘人，本科，工程师，现从事油田采油装备、油气储运设备以及油田污水处理回注设备的设计与研究工作。
更新日期/Last Update: 2023-08-24