中国安全科学学报

作者：骆正山, 宋莹莹, 王小完, 毕傲睿

单位：西安建筑科技大学 管理学院,陕西 西安 710055

关键词：集输管线,腐蚀因素,灰色关联分析(GRA),随机森林回归(RFR),腐蚀速率

基金：国家自然科学基金资助(41877527);陕西省社会科学基金资助(2018S34)。

为提高凝析气田集输管线腐蚀速率的预测精度,基于灰色关联分析(GRA)法,融合随机森林回归(RFR)算法,建立内腐蚀速率预测模型,分析气田集输管线内腐蚀原因;采用GRA优选特征因素变量作为RFR的输入,以内腐蚀率作为目标因素输出,并以雅克拉凝析气田数据为例,对比验证构建的RFR预测模型、反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)预测模型。结果表明:通过GRA排序得到管线内腐蚀的主要因素有:CO2体积分数、Cl-质量浓度、压力、温度、流速。同时RFR预测模型的均方根误差、平均相对误差均低于对比模型相应值,且决定系数达到96.48%。

来源：2019年第11期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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