（安全技术及工程专业论文）基于改进BP算法和遗传算法的腐蚀管道剩余强度预测.pdf

iil11jijflllljillljilllllrllllllllllill,rl,lllllr l i l u ir lr l i l 册l l l l y 18 8 5 7 8 4 p r e d i c t i o no fr e m a i n i n g s t r e n g t ho fc o r r o d e dp i p e l i n e sb a s e do n i m p r o v e db pa l g o r i t h ma n dg e n e t i ca l g o r i t h m b y s u nb a o c a i b e ( n o r t h e a s tp e t r o l e u mu n i v e r s i t y ) 2 0 0 5 at h e s i ss u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h e r e q u i r e m e n t sf o r t h ed e g r e eo f m a s t e ro fe n g i n e e r i n g s a f e t yt e c h n o l o g ya n de n g i n e e r i n g i n t h e g r a d u a t es c h o o l o f l a n z a h o uu n i v e r s i t yo f t e c h n o l o g y s u p e r v i s o r 兰州理工大学学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得 的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个 人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集 体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承 担。 作者签名：乃2 组窍 日期：手f f 年c t - 月叫日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查 阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有 关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位 论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文 全文数据库，并通过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名：b 红嗡 导师签名：每7 易“l 日期：占f 年斗月j ，e 1 日期：细，年，月we l 目录 摘兰晕i a b s t r a c t i i 第1 章绪论1 1 1 课题的研究背景及来源1 1 1 1 课题的研究背景1 1 1 2 课题来源2 1 2 研究现状3 1 2 1 腐蚀管道的剩余强度评价模型3 1 2 2 人工神经网络在剩余强度预测中的应用。3 1 2 3 遗传算法优化神经网络的应用4 1 3 本论文主要研究内容及工作5 第2 章腐蚀管道剩余强度预测6 2 1 概述一6 2 2 环向腐蚀缺陷6 2 3 轴向腐蚀缺陷7 2 3 1a s 匝b 31g 7 2 3 2m o d i f i e db 31g 9 2 3 3 不同失效压力模型比较1 0 2 4 腐蚀监测1 1 2 4 1 腐蚀监测方法1 1 2 4 2 腐蚀管道泄漏监测1 1 2 5 本章小结1 4 第3 章基于改进b p 算法的腐蚀管道剩余强度预测1 5 3 1 人工神经网络概述1 5 3 1 1 国外发展简史及我国发展概况1 5 3 1 2 人工神经网络的基本特点1 6 3 1 3 神经网络的应用范围1 7 3 2 神经网络模型18 3 2 1 生物神经元1 8 3 2 2 神经元模型1 9 3 2 3 网络拓扑结构及工作方式2 1 3 3 基于b p 算法的多层感知器2 3 3 3 1 多层感知器模型2 3 3 3 2 三层感知器数学模型 3 3 3 误差反向传播算法 3 4 改进b p 算法 3 4 1l e v e n b e r g - m a r q u a r d t 算法 3 4 2 加入动量项和自适应学习速率相结合的 3 4 3 弹性b p 算法 3 5 基于改进b p 算法的腐蚀管道剩余强度预测 3 5 1 构造样本训练集和测试集 3 5 2 网络拓扑结构的确定 3 5 3 网络的训练 3 5 4 网络的测试 3 6 本章小结 第4 章基于遗传算法优化神经网络的腐蚀管道剩 4 1 遗传算法概述 4 1 1 发展简史 4 1 2 遗传算法的特点3 5 4 2 遗传算法的理论基础3 6 4 2 1 参数的编码3 7 4 2 2 初始种群3 8 4 2 3 遗传算子3 9 4 2 4 适应度函数4 3 4 。2 5 控制参数选择4 4 4 2 6 约束条件的处理4 5 4 3 遗传算法的局限性与改进4 5 4 3 1 遗传算法的局限性4 5 4 3 2 遗传算法的改进4 6 4 4 基于g a - b p 网络的腐蚀管道剩余强度预测4 7 4 4 1 遗传算法与人工神经网络的结合4 7 4 4 2 基于g a b p 网络的腐蚀管道剩余强度预测一4 9 4 5 本章小结5 4 第5 章总结与展望5 5 5 1 总结5 5 5 2 展望5 5 参考文献5 7 鸳i 【谢6 1 攻读硕士学位期间发表的论文6 2 i i 摘要 长距离管道输送石油、天然气相对于水路、公路和铁路运输是一种更为安全和经 济的输送方式。但是，由于长输管道服役条件的恶劣、管道的腐蚀、第三方破坏等原 因使得管道失效事故常常发生，对人身安全、环境和经济造成巨大的损失和影响。腐 蚀失效是长输管道失效模式中最常见的模式之一，腐蚀导致长输管道壁厚减薄，承压 能力降低。长输管道剩余强度预测主要是研究腐蚀缺陷是否能在某一允许操作压力下 存在，以及在某一允许操作压力下存在的最大缺陷尺寸，及时对管道的承载能力作出 科学的预测，从而为管道的维护和安全管理提供科学的依据。对于这类问题，国内外 进行了大量的试验和研究，提出了一些评估方法，并制定了相应的标准和规范，例如 a s m eb 31g 、m o d i f i e da s m eb 31g 、d n v - 9 9 、b a t t e l l e 和s h e l l 9 2 。 本文深入讨论了这些标准和规范，分析了它们之间的异同。引入人工神经网络， 利用人工神经网络所具有的高度非线性映射功能，对现役长输油气腐蚀管道失效压力 进行预测，并综合分析了管径、壁厚、屈服强度、环向腐蚀速率、径向腐蚀速率、缺 陷长度及蚀坑深度对腐蚀管道失效压力的影响。为了验证人工神经网络具有很好的通 用性，通过选择6 种不同管径的腐蚀管道样本训练集交叉对网络进行训练，并利用训 练好的网络进行预测。分析结果表明人工神经网络是一个比较准确、方便的数学模型。 由于遗传算法是一种不依赖于梯度信息、并行随机搜索的最优化方法，利用遗传算法 所具有的全局搜索特性来弥补b p 神经网络自身的局限性，得到b p 神经网络的最优 初始权值和阈值。利用训练好的g a b p 网络来预测现役长输油气腐蚀管道失效压力。 结果表明：g a - b p 神经网络比改进的b p 神经网络在满足工程需要的前提下，能更好 的预测腐蚀管道的剩余强度。 关键词：腐蚀管道；失效压力；剩余强度；非线性映射；神经网络；遗传算法； a b s t r a c t c o m p a r e dt oh i g h w a y , r a i l w a ya n dw a t e rt r a n s p o r t a t i o n ，p i p e l i n ei s c o n s i d e r e da m o r es e c u r ea n de c o n o m i c a lw a yf o ro i la n dg a st r a n s m i s s i o n b u ta c c i d e n t so fp i p e l i n e f a i l u r eo f t e no c c u rd u et oa d v e r s eo fw e a t h e rc o n d i t i o n , c o r r o s i o no f p i p e l i n e ，d e s t r u c t i o no f t h i r d - p a r t ye ta l ，c a u s i n gt h eb i gl o s ei nl i f es a f e t y , e n v i r o n m e n ta n de c o n o m y c o r r o s i o n f a i l u r ei so n eo ft h em o s tc o m m o nf a i l u r em o d e s ，w h i c hc a u s e sp i p i n gt h i n n e da n db e a r i n g p r e s s u r ea b i l i t yr e d u c e d l o n g - d i s t a n c ep i p e l i n er e s i d u a ls t r e n g t hp r e d i c t i o nm a i n l yf o c u s e s o nw h e t h e rc o r r o s i o nd e f e c t sc a nb ea l l o w e dt oe x i s tu n d e rt h eo p e r a t i n gp r e s s u r e ，a n dt h e m a x i m u ma l l o w a n c eo ft h ee x i s t i n gd e f e c ts i z e s t h u s ，t h em a x i m u mp i p e l i n ec a r r y i n g c a p a c i t yc a l lb ep r e d i c t e d t h e r e f o r e ，p i p e l i n em a i n t e n a n c ea n ds a f e t ym a n a g e m e n tc a nb e p r o p o s e db a s e do ns c i e n t i f i ce v i d e n c e t h e r eh a v eb e e nl o t so f r e s e a r c ho nt h i si s s u eb o t h h o m ea n da b r o a d al a r g en u m b e ro fe x p e r i m e n t sa n dr e s e a r c h e sh a v eb e e nc a r r i e do na n d s d mm e t h o d o l o g i e sh a v eb e e nd e v e l o p e da n ds t a n d a r d i z e di ns o m es p e c i f i c a t i o n sa n d n o r m ss u c ha sa s n mb 310 , m o d i f i e da s m 匝b 31g d 阿u 9 9 ，b a t t e l l ea n ds h e i i - 9 2 t h es i m i l a r i t i e sa n dd i f f e r e n c e sa m o n gt h e s es t a n d a r d sa n dn o r m sw a sd i s c u s s e di n t h i st h e s i s b yi n t r o d u c i n gt h ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k , t h ef a i l u r ep r e s s u r eo fl o n g - d i s t a n c e g a sp i p e l i n ew a sp r e d i c t e db a s e do nt h en o n l i n e a rm 印p i n gf u n c t i o no fa r t i f i c i a ln e u r a l n e t w o r k t h ee f f e c to fp i p ed i a m e t e r , p i p ew a l lt h i c k n e s s ，m a t e r i a ly i e l ds t r e n g t h , r a d i a l c o r r o s i o nr a t e ，l o n g i t u d i n a lc o r r o s i o nr a t e ，d e f e c tl e n g t ha n dp i td e p t ho nt h ep i p e l i n e f a i l u r ew a sa n a l y z e dc o m p r e h e n s i v e l y i no r d e rt oi l l u s t r a t et h eg e n e r a l i t yo fn e u r a ln e t w o r k , t h en e t w o r kw a st r a i n e du s i n gs a m p l et r a i n i n gs e tf r o ms i xc o r r o d e dp i p e l i n e s 、析md i f f e r e n t d i a m e t e r s 。砀er e s u l ts h o w e dt h a tt h en e u r a ln e t w o r kc a nb eam o r ea c c u r a t ea n d c o n v e n i e n tm e t h o dt op r e d i c tp i p e l i n ef a i l u r e b e c a u s et h eg e n e t i ca l g o r i t h mi si n d e p e n d e n t o nt h eg r a d i e n ti n f o r m a t i o na n di ti sap a r a l l e lr a n d o ms e a r c ho p t i m i z a t i o nm e t h o d ，t h e g e n e t i ca l g o r i t h mw h i c hh a st h eg l o b a ls e a r c hp r o p e r t i e sc a nb eu s e dt oc o m p e n s a t ef o rt h e l i m i t a t i o n so fb pn e u r a ln e t w o r kt og e tt h eo p t i m a lb pn e u r a ln e t w o r kw e i g h t sa n d t h r e s h o l d t h e nu s i n gt h ew e l l - t r a i n e dg a b pn e t w o r kt op r e d i c tf a i l u r ep r e s s u r eo f l o n g - d i s t a n c ep i p e l i n e 1 1 伦r e s u l t ss h o w e dt h a tt h eg a b pn e u r a ln e t w o r ki ss u p e r i o rt ot h e i m p r o v e db pn e u r a ln e t w o r ki nm e e t i n gt h ee n g i n e e r i n gn e e d s ，a n dc a nb ep r e f e r a b l yu s e d t op r e d i c tr e s i d u a ls t r e n g t ho ft h ec o r r o d e dp i p e l i n e k 吖w o r d s ：c o r r o d e dp i p e l i n e ；f a i l u r ep r e s s u r e ；r e m a i n i n gs t r e n g t h ；t h en o n l i n e a r m a p p i n g ；n e u r a ln e t w o r k ；g e n e t i ca l g o r i t h m 硕士学位论文 第1 章绪论 1 1 课题的研究背景及来源 1 1 1 课题的研究背景 长输油气管道是世界上许多国家原油和天然气的主要输送方式之一，其网络遍及 全世界，同时也被公认为是最为安全和经济的一种输送方式。随着世界经济发展对能源 的需求，油气管线建设以前所未有的速度增长。全世界管道的总长度约2 5 0 x 1 0 4 k m ， 主要集中在北美、俄罗斯、西欧等国家和地区。中国到目前为止，已经建成并投入运 营的输送石油和天然气的管线总长度超过了5 0 0 0 0 k i n ，其中输送原油和天然气管道的 长度分别为1 7 0 0 0 k m 和3 3 0 0 0 k m ，同时为了解决我国经济持续快速增长和能源供应之间 的矛盾，未来几年将修建长约2 0 0 0 0 k m 的输送原油和天然气的管道，从而带动我国经 济的迅猛增长n 卅。在我国，这些管线的9 0 以上长期埋设于地下，穿越地区广、地形 复杂、土壤性质千差万别、管道结构形式多种多样、输送性质各异，外部长期受到土 壤介质、杂散电流腐蚀，内部受到含有h 2 s 、s 0 2 、c l - 等腐蚀性物质的石油、天然气 的侵蚀从而经常发生穿孔、泄漏和开裂等。在长输油气管道服役期间，腐蚀穿孔、第 三方破坏、自然灾害、误操作及管道设计、制造、施工造成的缺陷等因素都可能引发 事故，而油气具有易燃、易爆、毒性等特性使得一旦发生事故，就会引起爆炸、火灾、 中毒、环境污染等事故，威胁人民群众的生命和财产安全啪1 。国内外管道失效事故中 因腐蚀导致的事故占较大的比例，如加拿大1 9 8 5 年- 1 9 9 5 年间管道事故中因腐蚀导致的 事故占4 2 ，我国四川油气田1 9 6 9 年- 2 0 0 3 年管道事故统计显示如表1 1 所示，由于长期 处于高h 2 s s 0 2 腐蚀介质中，因腐蚀导致的管道失效事故高于其他因素，占到3 9 5 ， 运行1 0 年以上的管道，由于腐蚀导致的管道失效更是高达8 5 。因此，腐蚀失效是管 道失效的主要原因之一引。 表1 11 9 6 0 年- 2 0 0 3 年管线失效事故原因统计 失效原因失效比例 腐蚀 制造缺陷 材料缺陷 外部因素 土壤运移 其他 3 9 5 2 2 7 1 0 9 1 5 8 5 6 5 5 据2 0 0 0 年统计，西欧3 1 x 1 0 4k m 的在役长输油气管道中近一半已经使用y 3 5 年以 上。在美国，1 0 0 x 1 0 4k m 的在役长输油气管道中有一半以上已使用y 4 0 年。俄罗斯的 基于改进b p 算法和遗传算法的腐蚀管道剩余强度预测 在役长输油气管道有2 0 已经接近设计寿命，今后1 5 年内该数字还将上升到5 0 ，只 有1 1 的管道使用期低于1 0 年。根据油气管线服役时间的长短，可将我国的油气管线 分为“幼年期和“老年 期。“老年 期管线是指已经建成并投入运营超过2 0 年以 上的管线，大约占到我国油气管线总长的6 2 ，虽然近几年对这些管线实施了大量的 综合维护和维修，但是由于腐蚀等各种因素的影响，仍然存在大量的安全隐患。我国 的油气管线建设从上个世纪9 0 年代中后期进入快速发展期，管线经过近2 0 年的服役， 也将陆续进入“老年 期。大多数油气输送管线随着服役期的延长，石油特高含水期 的出现及新的注采工艺等方面的原因，影响管道腐蚀老化的因素和环境逐步恶化，加 之随着服役时间的增加，腐蚀因素的不确定性使管道穿孔和断裂等事故隐患进一步加 大。腐蚀不仅造成管道更新量的增加和维护工作的繁重，同时也带来巨大的安全问题。 如1 9 7 1 年我国四川省某油气管线由于腐蚀而发生爆炸，造成2 4 人伤亡。1 9 8 9 年6 月，前 苏联乌拉尔山隧道附近由于天然气管道泄漏引起大爆炸，烧毁了两列火车，死伤8 0 0 多人，成为震惊世界的灾难性事故。1 9 7 7 年美国阿拉斯加一条长1 2 8 7 k m 的原油输送管 线，1 2 年内发生腐蚀穿孔高达8 2 6 处，仅修复费用耗资高达1 5 亿美元n 1 。1 幻。油气管线因 腐蚀造成的损失是巨大的，表1 2 为2 0 0 1 年美国输油气管线因腐蚀原因发生的事故及损 失情况埘。 表1 22 0 0 1 年美国油气管道因腐蚀原因造成的事故统计 管道腐蚀导致管壁减薄，管道承压能力降低，致使含有腐蚀缺陷的管线在其后的 服役过程中，有可能产生腐蚀穿孔泄漏，严重时更可能会发生爆炸等恶性事故，造成 巨大的损失。限于财力、人力、物力，不可能也没有必要对所有超标缺陷管道进行更 换，因此，需要对含缺陷腐蚀管道进行剩余强度的预测，从而对管线制定相应的监控 和维修计划，这将对管线在服役期的安全运营具有重要的意义n h 1 。 1 1 2 课题来源 本论文选题来源于甘肃省自然科学基金“考虑共因失效的长输管道腐蚀可靠性评 价“( 2 0 0 8 g s 0 2 5 8 9 ) 。 2 硕士学位论文 1 2 研究现状 1 2 1 腐蚀管道的剩余强度评价模型 第一份也是最为著名的一份关于管线腐蚀缺陷评估的研究是由k i e f n e r 和v i e n l 的 一份报告演化而来的，即发展为后来的a s m eb 3 1 g 标准。在美国、加拿大和欧洲的 腐蚀缺陷评估均是基于这一标准进行的。到了2 0 世纪8 0 年代，k i e f n e r 对a s m eb 3 1 g 进行了重大改进。这种计算腐蚀缺陷失效压力的程序称之为r s t r e n g 。主要的改进 有对于鼓胀因子重新进行定义，同时材料的流变应力被引入到这个标准中来，考虑了 更多形状的腐蚀缺陷的情况，这些改进减小了a s m eb 3 1 g 准则评估的保守性n 朝。 在1 9 9 1 年，加拿大滑铁卢大学的研究人员发表了第一份应用有限元方法( f e m ) 分析管线腐蚀缺陷的应用报告。该大学研究人员后来继续对管道单个点蚀缺陷和相互 影响的缺陷组进行了爆破试验。有限元方法成功的用来分析管线的腐蚀缺陷和对各种 评价准则进行评估，缺陷相互影响的准则也在试验中被提出。更多的关于简单腐蚀缺 陷有限元分析结果和失效评定准则被b r i t i s hg a s 发表。后来，b r i t i s hg a s 对这些缺陷 进行了更为详尽的数值分析，其目的主要是提出一种保守性相对较小的方法。其他的 研究者也在基于对二维简单腐蚀缺陷、三维腐蚀缺陷数值分析基础上提出了许多新的 评估方法。如1 9 9 9 年由b r i t i s hg a s ( b g ) 和挪威船级社( d n v ) 合作开发了 d n v - r p - f 1 0 1 标准( d n v 9 9 ) ，该标准不但考虑了内压，而且还考虑了管道所受的轴 向和弯曲载荷。还有如p c o r r c 方法( p i p e l i n ec o r r o s i o nc r i t e r i o n ) 是近期开发的用于 评价含顿口腐蚀缺陷的中高强度等级管道塑性失稳导致失效的剩余强度。虽然该方法 开发的时间较短，但在改善评价方法的保守性方面表现出了优越性。其他的评价标准 和方法还有b a t t e l l e 、s h e l l 9 2 等。这些规范形成于不同的时期，研究管道强度也不尽 相同，应根据不同的腐蚀管线评价类型选择相应的标准n 删。 1 2 2 人工神经网络在剩余强度预测中的应用 人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s ，砧叭) 是2 0 世纪4 0 年代后出现的，它 是由众多的神经元由可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存 储、良好的自组织自学习能力等特点，在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模 等领域得到越来越广泛的应用。人工神经网络的研究，可以追溯到1 9 5 7 年r o s e n b l a t t 提出的感知器( p e r e e p t r o n ) 模型。它几乎与人工智能a i ( a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ) 同时起 步，但3 0 余年来却并未取得人工智能那样巨大的成功，中间经历了一段长时间的萧条。 直到8 0 年代，获得了关于人工神经网络切实可行的算法，以及以v o n n e u m a n n 体系 为依托的传统算法在知识处理方面日益显露出其力不从心后，人们才重新对人工神经 网络发生了兴趣，导致人工神经网络的复兴。目前在神经网络研究方法上已形成多个 流派，最富有成果的研究工作包括：多层网络b p 算法、h o p f i e l d 网络模型、自适应共 振理论、自组织特征映射理论等。尤其误差反向传播算法( e r r o rb a c kp r o p a g a t i o n ，b p ) 3 基于改进b p 算法和遗传算法的腐蚀管道剩余强度预测 可以逼近任意连续函数，具有很强的非线性映射能力，而且网络的中间层数、各层的 处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，所以它在许 多应用领域中起到重要作用。人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出来的，它 虽然反映了人脑功能的基本特征，但远不是自然神经网络的逼真描写，而只是它的某 种简化抽象和模拟。 人工神经网络的以下几个突出的优点使它近年来引起人们的极大关注： 1 可以充分逼近任意复杂的非线性关系； 2 所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒 性和容错性； 3 采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能； 4 可学习和自适应不知道或不确定的系统； 5 能够同时处理定量、定性知识。 基于人工神经网络以上的特点，其在工程领域的应用已经非常广泛。人们应用人 工神经网络的基本原理和成熟方法去处理传统方法非常棘手的问题，获得了巨大的成 功，如工程机构优化参数设计、结构损伤评估和故障诊断、疲劳寿命和强度预测、结 构分析计算、地震预测、建筑施工决策、设备寿命评估等口崩1 。 人工神经网络之所以吸引众多科学家和工程师的研究和应用，主要是它往往能解 决传统方法很难解决或不好解决的问题。近年来，国内外学者探索将a n n 的方法引 入到输油气管道的剩余强度预测中，针对传统方法难以解决的问题进行了研究并取得 了一些成果，为腐蚀管道剩余强度预测的神经网络方法开辟了道路一1 。 1 2 3 遗传算法优化神经网络的应用 遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m s ，g a ) 的研究历史比较短，2 0 世纪6 0 年代末期到7 0 年 代初期，主要由美i 萤m i c h i g a n 大学的j o l l l lh o t l l a n d 与其同事、学生们研究形成了一个较 完整的理论方法，从试图解释自然系统中生物的复杂适应过程入手，模拟生物进化的 机制来构造人工系统的模型，随后经过2 0 余年的发展，取得了丰硕的应用成果和理论 研究的进展。特别是近年来世界范围内形成的进化计算热潮，计算智能已作为人工智 能研究的一个重要方向，以及后来的人工生命研究兴起，使遗传算法受到广泛的关注。 从1 9 8 5 年在美国卡耐基梅隆大学召开的第一届国际遗传算法会议开始，到1 9 7 5 年 i e e e 的t r a n s a c t i o n so ne v o l u t i o n a r yc o m p u t a t i o n g i j 刊，遗传算法作为具有系统优化、适 应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。 遗传算法是从代表问题可能潜在解集的种群开始的，而这个种群则由经过基因编 码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗 传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现( 即基因型) 是某种基因组合，它 决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基 因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现性到基因型的映射即编码工作。由于 4 硕士学位论文 仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码。初代种群产生之后， 按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。在每一代，根 据问题域中个体的适应度大小挑选个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交 叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生 代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题的近 似最优解一1 。 由于遗传算法具有全局搜索的特性且不依赖梯度信息，也不需要解函数可微，只 要解函数在约束条件下可解，所以用它优化神经网络的连接权值、阈值以及网络结构 和学习规则，可以较好的克j 艮b p 网络的自身问题并且有效提高神经网络的泛化性能。 对于此类问题已有一些学者取得了一些成果，本文利用遗传算法对神经网络的权值和 阈值进行优化，从而更好的预测腐蚀管道的剩余强度c 酬。 1 3 本论文主要研究内容及工作 本文拟采用理论分析与计算机模拟相结合的研究方法，基于对腐蚀管道剩余强度 的确定性模型及人工神经网络和遗传算法的深刻认识，利用遗传算法对网络的权值和 阈值进行优化，建立基于改进b p 算法的神经网络和基于g a b p 算法的神经网络预测 腐蚀管道剩余强度模型。具体研究内容及工作包括： 1 介绍了本文的研究背景，及目前的腐蚀管道剩余强度评价准则、人工神经网络、 遗传算法的发展概况、基本结构和理论基础； 2 建立腐蚀管道剩余强度的确定性模型： 依据a s m eb 3 1 g 、m o d i f i e db 3 1 g 、d n v - 9 9 等5 种不同的失效压力模型，建立 腐蚀管道剩余强度的确定性模型并进行比较，建立基于腐蚀管道剩余强度的确定性模 型的样本数据。 3 建立基于改进b p 算法的人工神经网络模型； 确定人工神经网络的拓扑结构，考虑神经网络的各项指标对网络的影响，并得出 最优指标。对收集的样本集进行归一化和正交化处理，分析它们对人工神经网络的影 响。应用标准b p 算法、l e v e n b e r g - m a r q u a r d t 算法、弹性b p 算法、附加动量项与自 适应学习速率的b p 算法对网络进行训练，并利用训练好的网络对腐蚀管道剩余强度 进行预测，比较它们的预测效果。 4 建立基于遗传算法对神经网络优化的模型； 利用遗传算法和神经网络各自的特点，建立遗传算法对改进的b p 神经网络模型的 连接权值和阈值的优化，结合前述的网络拓扑结构和样本集训练建立好的g 认b p 神经 网络，利用训练好的网络对腐蚀管道剩余强度进行预测，并比较与改进b p 神经网络的 预测效果。 5 总结本文的主要工作和进一步的研究方向。 5 基于改进b p 算法和遗传算法的腐蚀管道剩余强度预测 2 1 概述 第2 章腐蚀管道剩余强度预测 随着腐蚀管道服役年限的增加，管道腐蚀现象日益严重。腐蚀将会导致管道壁厚 减薄，承压能力下降，甚至导致管道的局部穿孔泄漏和破裂，使得失效事故频繁发生。 这样我们就有必要对管道的腐蚀状况进行监测，预测管道的剩余强度，从而保证管道 在服役期的正常使用。 腐蚀管道剩余强度预测是在缺陷定量检测的基础上，通过严格的力学计算与分析， 确定管道的失效压力，为管道的升压、降压操作及管道维护提供决策依据，也是腐蚀 管道安全性评价的重要内容。2 0 世纪6 0 年代末，许多国家已经开始腐蚀管道剩余强 度评价研究，并给出了一些评价标准和方法，如a s m eb 3 1 g 、m o d i f i e d a s m eb 3 1 g 、 d n v - 9 9 、b a t t e l l e 和s h e l l 9 2 等。这些评价标准和方法采用了不同的安全准则，给出 了腐蚀管道剩余强度评价方法，评价结果也因此而不同h 。 2 2 环向腐蚀缺陷 环向腐蚀是指腐蚀缺陷的长度沿圆管的周围分布的缺陷，一般是当缺陷环向的长 度大于1 1 2 圆周长时；或是腐蚀缺陷的深度已大于5 0 的公称壁厚t 时，才作为环向 腐蚀来考虑，并测量其环向腐蚀长度，以便进行评估。评估时区分为下列两种情况： 1 需要考虑腐蚀的环向扩展长度。 如果存在以下三种条件，即应考虑腐蚀的环形扩展长度： ( 1 ) 腐蚀缺陷的环向长度大于纵向长度，且缺陷的纵向长度太小，不需要对纵向缺 陷进行修复：或是即使对纵向缺陷修复后，也不会改善环向腐蚀缺陷长度造成的管线 的强度减弱的状况时； ( 2 ) 管线承受特别大的轴向拉伸应力时； ( 3 ) 腐蚀区位于管线承受压应力部位，腐蚀缺陷形成以后，将会导致管线发生屈曲 时。 2 管线可以不加修理继续安全运行。 若环向腐蚀缺陷的中心在垂直于管线中心轴的轴线上，而对环向腐蚀缺陷的评估 取安全系数为1 5 时，则凡符合下列条件之一的环向腐蚀缺陷，可不必要进行修理， 而继续安全运行： ( 1 ) 环向腐蚀缺陷的深度贯穿壁厚小于一半( 不计其环向长度) ； ( 2 ) 虽环向缺陷深度贯穿壁厚已大于一半，但却小于壁厚的0 6 ，而且缺陷环向长 度小于或等于1 6 圆周范围； ( 3 ) 环向缺陷的深度已贯穿壁厚的0 6 ，但是小于或等于壁厚的o 8 ，而且缺陷环向 长度小于或等于1 1 2 圆周范围蚴。 6 硕士学位论文 2 3 轴向腐蚀缺陷 2 3 1a s m eb 3 1 g a s m eb 3 1 g 所包括的程序是以对实际腐蚀的受压管道失效进行一系列全尺寸试 验为基础确定的。已经在所有类型的缺陷上进行了数百次的实物尺寸试验来确定总的 缺陷特征，以这样大量试验为基础已经开发出来用于计算发生腐蚀的管材承压强度的 数学表达式。这些数学表达式尽管是半经验性的，然而发现它吻合已建立的断裂力学 的原理。断裂力学的基本原理是对于存在有缺陷的材料而言，其抗失稳断裂的能力是 与缺陷的尺寸大小以及金属的被称为韧性的内在特性有关。材料的韧性越大，在发生 断裂之前，所允许的裂纹损伤越大；还有缺陷尺寸越大，就会在越是低的压力下发生 泄漏。这样两个特征可能相当明显，然而，就确定含缺陷的公称管道的真实强度而言， 它们是断裂力学的基础。 应用a s m eb 3 1 g 对于短尺度的腐蚀缺陷失效压力计算能到较为满意的结果，而 对于环向尺寸很大的腐蚀缺陷、环向腐蚀缺陷、螺旋腐蚀和焊缝腐蚀等，所得评估结果 不太理想，同时它没有考虑腐蚀间的相互作用。因此，c o u l s o n 和w o r t h i n g h a m 等建 议对a s m eb 3 1 g 进行修正，以提高其准确性。k i e f n e r 等于1 9 8 9 年在分析b 3 1 g 准 则保守性的基础上对其进行了修正。主要修正为： 1 流动应力为最小屈服强度加上6 8 9 5 m p a ： 2 对f o l i a s 表达式进行了修改； 3 腐蚀区金属损失面积计算方法的修改，分为等效面积法和有效面积法两种删。 2 3 1 1 限制条件 1 a s m eb 3 1 g 仅限于类别为碳钢或高强度低合金刚的焊接管线腐蚀； 2 a s m eb 3 1 g 仅适用于那些具有相对光滑的外形并只发生低应力集中。( 例如， 电解腐蚀或电池腐蚀作用腐蚀，由于腐蚀作用造成的壁厚损失) 的管线管道本体上的缺 陷； 3 a s b 3 1 g 不应用于评估以下情况的剩余强度：以腐蚀的环向焊缝或纵向焊 缝，以及有关的热影响区；由于机械损伤引起的缺陷，例如凹槽；以及在管或板的制 作过程中引起的缺陷； 4 a s m eb 31 g 仅根据在内压力下保持结构整体性的能力而定。当该种管道受到 明显的二次应力( 例如弯曲应力) 时，特别是如果腐蚀具有明显的横向分量时，它不适 宜作为唯一的原则； 5 a s m eb 3 1 g 不能用于预测泄漏或破裂失效。 2 3 1 2 最大允许轴向腐蚀程度确定 腐蚀凹坑的深度可表示为管道的工程壁厚的百分比： 凹坑深度= 1 0 0 d t( 2 1 ) 7 基于改进b p 算法和遗传算法的腐蚀管道剩余强度预测 式中，d 表示按图2 1 所示的腐蚀部位最大测定深度( m m ) ：r 表示管道的壁厚( r e n 3 ) 对同时作用的外载荷所需要的附加壁厚不应包括在此计算当中。 最大腐蚀深度大于管道壁厚的1 0 、但小于8 0 的临近腐蚀部位，不得沿管道的 纵轴线延伸至大于由式2 2 计算得出的距离： 工= 1 1 2 b 瓦 ( 2 2 ) 式中，三为腐蚀部位的最大允许轴向腐蚀长度( m m ) ，如图2 1 所示砒d 为管道外 径( m m ) ；b 按照式2 3 确定。但是，召值不得超过4 ，如果腐蚀深度是在1 0 到1 7 5 之间，则在式2 2 中，b = 4 。 丑：厂k 1 1 d 面- - i - _ 0 1 5 【) ( 2 3 ) 图2 1 分析用腐蚀参数 2 3 1 3 轴向缺陷形状简化 对于给定的管道材料和焊接工艺，带缺陷腐蚀管道的承压能力完全由缺陷的大小、 形状所决定。一般来说，缺陷的形状是任意的。在a s m eb 3 1 g 中计算腐蚀缺陷管道 承压能力时，腐蚀缺陷用两个指标描述，即缺陷最大深度和沿管道轴向缺陷最大长度， 经过这种简化处理的缺陷形状为沿管道轴向分布的矩形，如图2 2 所示。简化后的腐 蚀缺陷与实际的缺陷形状有一定的差距，并使计算和评价结果较实际情况偏于保守， 但是这样的处理可以大