来源：期刊VIP网 时间：
作者：聂百胜;崔枭;常里;周皓文;陈楠;
单位：重庆大学资源与安全学院;重庆大学煤矿灾害动力学与控制全国重点实验室;
摘要：海底油气管道的外腐蚀是海洋管道工程中的一个主要挑战，对海洋油气工业的安全生产构成了严重威胁。准确的腐蚀预测对于维护管道完整性和保障海上油气生产安全至关重要。研究旨在构建一个高精度的海底油气管道腐蚀速率预测模型，以实现对管道外腐蚀的有效管理和预测。首先，通过皮尔逊(Pearson)相关性分析方法系统地识别了影响管道腐蚀的6个关键因素，包括流速、压力、温度、Cl离子质量浓度、CO_2质量浓度和含水量，然后，引入金豺优化(Golden Jackal Optimization, GJO)算法对径向基函数(Radial Basis Function, RBF)网络的权值与阈值进行优化，利用60组历史数据，建立了基于GJO-RBF的综合腐蚀速率预测模型。模型预测结果显示，GJO-RBF模型在训练集上具有0.982 83的高准确度，在测试集上也有0.942 21的准确度。与传统的BP神经网络、遗传算法优化的BP(GA-BP)、粒子群算法优化的BP(PSO-BP)及标准RBF网络相比，GJO-RBF模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等多个评价指标上均表现更优。
关键词：安全工程;;海底油气管道;;皮尔逊相关系数;;腐蚀速率;;径向基函数;;金豺优化算法
基金资助：重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(CSTB202TIAD-KPX0089);; 重庆市人力资源和社会保障局重庆市留创计划项目(cx2022037);; 国家自然科学基金项目青年科学基金项目(52204205)
