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基于概率神经网络的油气管道的可靠性评估

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为准确、快捷地预测陆上油气管道失效风险等级,以基于贝叶斯分类决策的概率人工神经网络(PNN)为基础,提出了计算石油天然气管道可靠性的评估方法.研究采用漏磁工具(MFL)现场观测采集并统计影响管道失效概率的腐蚀参数,并使用蒙特卡洛模型和Matlab仿真技术训练概率神经网络.以概率分析仿真数据为输入节点,通过基于贝叶斯最小风险准则的分类决策算法,初始化权重,完成对概率神经网络的仿真.之后利用成型的神经网络实现对实际腐蚀管道的失效概率的预测.应用效果表明,概率神经网络预测效果准确可靠,提出的模型方法通于在役管道的检测维护等相关问题.

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来源
《第六届管道工程与非开挖技术研讨会（ICPTT2015）》|2015年|269-276|共8页
会议地点成都
作者
Luo Zheng-shan; 骆正山; Jiang Li-yua; 蒋丽云;
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作者单位

中国地质大学;

住房和城乡建设部;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TE988.2;
关键词
油气管道; 腐蚀参数; 失效概率; 可靠性评估; 神经网络;

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