准确的剩余强度预测可以支持受损海底管道的维护计划。最近，机器学习技术成为海底管道故障预测的一种显著替代方案。本文提出了一种基于数据驱动的方法，用于预测具有双重腐蚀缺陷的海底管道的剩余强度。首先，建立了一个有限元模型，评估了腐蚀对管道剩余强度的影响，考虑了腐蚀位置、大小和管道参数的变化。然后，采用局部线性嵌入（LLE）算法对数据进行处理，提取特征，并利用贝叶斯正则化人工神经网络（BRANN）算法建立预测模型。
核心痛点：海底管道是油气运输的重要方式，但由于长期服役，腐蚀缺陷不可避免，腐蚀会降低管道的剩余强度，可能导致泄漏事故，从而带来严重的经济损失和环境污染。现有的腐蚀管道剩余强度评估方法过于保守，且实验方法成本较高。有限元分析被广泛应用于管道剩余强度的预测，但其计算成本较高，无法满足工业4.0环境下实时应用的需求。因此，机器学习方法被提出作为替代方案，用于更快速且高精度地进行剩余强度预测。
研究方法：
本研究使用有限元模型模拟具有双重腐蚀缺陷的海底管道，生成用于机器学习的数据集。通过局部线性嵌入（LLE）算法进行数据降维，并利用贝叶斯正则化人工神经网络（BRANN）进行回归预测。模型的开发分为以下几个步骤：（1）有限元建模：通过有限元方法获得管道在不同腐蚀缺陷条件下的剩余强度。（2）数据处理：使用LLE算法对高维数据进行降维，保留数据的高维流形特征，减少冗余信息。（3）回归预测模型的构建：采用BRANN模型进行回归预测。（4）模型训练与测试：利用数据集进行训练，评估模型的预测精度。
研究结论：
本研究提出的基于数据驱动的方法，通过有限元与机器学习技术相结合，能够快速、准确地预测具有双重腐蚀缺陷的海底管道的剩余强度。这一方法对于海底管道腐蚀管理的数字化和智能化具有重要意义，能够支持管道的可靠性评估和维护决策。未来的研究可以结合电化学腐蚀和水动力学模块，进一步优化该模型，并将其集成到在线监测系统中，为海底管道的完整性管理提供支持。
#文献阅读 #论文打卡 #海底管道 #剩余强度
核心痛点：海底管道是油气运输的重要方式，但由于长期服役，腐蚀缺陷不可避免，腐蚀会降低管道的剩余强度，可能导致泄漏事故，从而带来严重的经济损失和环境污染。现有的腐蚀管道剩余强度评估方法过于保守，且实验方法成本较高。有限元分析被广泛应用于管道剩余强度的预测，但其计算成本较高，无法满足工业4.0环境下实时应用的需求。因此，机器学习方法被提出作为替代方案，用于更快速且高精度地进行剩余强度预测。
研究方法：
本研究使用有限元模型模拟具有双重腐蚀缺陷的海底管道，生成用于机器学习的数据集。通过局部线性嵌入（LLE）算法进行数据降维，并利用贝叶斯正则化人工神经网络（BRANN）进行回归预测。模型的开发分为以下几个步骤：（1）有限元建模：通过有限元方法获得管道在不同腐蚀缺陷条件下的剩余强度。（2）数据处理：使用LLE算法对高维数据进行降维，保留数据的高维流形特征，减少冗余信息。（3）回归预测模型的构建：采用BRANN模型进行回归预测。（4）模型训练与测试：利用数据集进行训练，评估模型的预测精度。
研究结论：
本研究提出的基于数据驱动的方法，通过有限元与机器学习技术相结合，能够快速、准确地预测具有双重腐蚀缺陷的海底管道的剩余强度。这一方法对于海底管道腐蚀管理的数字化和智能化具有重要意义，能够支持管道的可靠性评估和维护决策。未来的研究可以结合电化学腐蚀和水动力学模块，进一步优化该模型，并将其集成到在线监测系统中，为海底管道的完整性管理提供支持。
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