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基于ICS-GRNN的油气管道剩余强度预测技术

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为提高腐蚀管道剩余强度的预测精度,深入分析影响管道剩余强度的主要因素,通过广义回归神经网络(GRNN)对剩余强度进行有效预测,采用改进的布谷鸟搜索算法(ICS)对光滑因子进行寻优,建立了基于ICS-GRNN的管道剩余强度预测模型,并与其他模型进行了对比.结果表明,ICS算法较CS算法提前88次迭代达到收敛条件,具有更快的迭代速度;ICS-GRNN模型的平均相对误差和希尔不等系数均最小,分别为1.92％和0.43,与其他模型相比,预测精度和鲁棒性最好,预测时间最短.研究结果可为进一步确定腐蚀管道的后续承载力和服役状态提供参考.
Residual Strength Prediction Technology of Oil and Gas Pipeline Based on ICS-GRNN

李明、闻伟、李秉军、牛志勇、陈学敏、梁昌晶

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中国石油华北油田分公司第五采油厂, 河北辛集052360

中国石油华北油田分公司第二采油厂, 河北霸州065700

中国石油管道局工程有限公司第四分公司, 河北廊坊065000

河北华北石油港华勘察规划设计有限公司, 河北任丘062552

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ICS GRNN 剩余强度 腐蚀管道

2022

10.19291/j.cnki.1001-3938.2022.01.006

焊管
宝鸡石油钢管有限责任公司

焊管

影响因子：0.358
ISSN：1001-3938
年,卷(期)：2022.45(1)
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