基于神经遗忘决策集成的油管CO_(2)腐蚀速率预测

周驰宇; 张智; 王杨; 向世林

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基于神经遗忘决策集成的油管CO_(2)腐蚀速率预测

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为避免CO_(2)腐蚀油管进而破坏井筒完整性,有效预测CO_(2)腐蚀速率,在出现安全隐患之前采取预防和纠正措施。提出1种基于半经验模型预测结果和多维特征构建的数据集训练的神经网络——神经遗忘决策集成(NODE)预测方法,预测某实例井的油管CO_(2)腐蚀速率,并与实测数据和传统模型进行比较,开展敏感因素分析和特征重要性排序。研究结果表明:该方法训练的神经网络预测结果误差较小,可为高效、快速地进行油管CO_(2)腐蚀速率预测和因素分析提供新思路,对井筒完整性设计有一定参考意义。

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来源
《中国安全生产科学技术》 |2023年第6期|127-134|共8页
作者
周驰宇; 张智; 王杨; 向世林;
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作者单位

西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室;

西南石油大学计算机科学学院;

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正文语种 chi
中图分类油气开采机械设备的腐蚀与防护;
关键词
CO_(2)腐蚀速率预测; 油管; CO_(2)腐蚀; 神经网络; 神经遗忘决策集成;

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