基于KPCA-GRNN的炼化厂管道腐蚀速率预测

论文摘要

为了提高炼化厂循环水对管道腐蚀预测的精度,选取8种常规监测数据作为样本标准库,在此基础上考虑各指标之间信息叠加的影响,引入核主成分分析（KPCA）和广义回归神经网络（GRNN）腐蚀速率预测模型,通过KPCA对原始数据进行预处理,提取影响管道腐蚀的主要因素,应用GRNN建立管道腐蚀速率预测的数学模型,通过分析影响循环水腐蚀的关键因素,建立了循环水腐蚀预测指标体系。结果表明,将样本监测数据的维数由8降至5,可得出各个影响因素的贡献率,提取出包含原始信息95.84%的5个变量,且基于KPCA-GRNN的算法对监测管道腐蚀速率的平均相对误差为0.033,优于误差反向传播算法（BP）的0.056。因此,基于KPCA-GRNN算法建立的循环水碳钢腐蚀速率预测模型,能够获得更准确的预测结果,拓宽了循环水腐蚀速率预测方法的研究思路。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 段春莲,罗东浩,杨剑锋,陈良超,刘晓晨,安延海

关键词: 材料失效与保护,核主成分分析,广义回归神经网络,循环水腐蚀,腐蚀速率预测

来源: 河北工业科技 2019年05期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 石油天然气工业

单位: 北京化工大学机电工程学院,哈尔滨工程大学自动化学院,中国石油辽阳石化分公司,中国石油辽河石化分公司

基金: 国家重点研发计划项目(2018YFC0809004)

分类号: TE988.2

页码: 346-351

总页数: 6

文件大小: 527K

下载量: 145

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标签：材料失效与保护论文;  核主成分分析论文;  广义回归神经网络论文;  循环水腐蚀论文;  腐蚀速率预测论文;