油气管道剩余强度有限元模拟分析及剩余寿命预测

腐蚀是油气长输管道安全运行的消极因素,研究腐蚀的发展规律,确定腐蚀管道的剩余强度并以此为基础预测管道的剩余寿命,对管道运行与维护具有重要意义.以某在役管道为研究对象,借助有限元分析软件ANSYS对管道的腐蚀过程进行了模拟,得到了管道在未来确定时间的剩余强度;根据相关标准规定的失效准则,确定了管道的剩余寿命;预测了管道在未来某一时间的运行可靠性.研究结果对管道运行与维护补强措施的制定具有指导意义.     

油气管道剩余强度评价方法适用性研究

利用ASME B31G Modified评价准则、BS7910评价准则、SHELL92评价准则、DNV RP F101评价准则、PCORRC评价准则这五种剩余强度评价准则对不同钢级油气管道进行剩余强度的计算,并与爆破压力进行对比分析,考察其保守性和准确性.结果表明:随着缺陷深度和缺陷长度的增加,预测剩余强度呈减小的趋势,缺陷长度出现临界值;随着钢材强度的增加,用不同方法计算的流变应力之间的差值逐渐减小;ASME B31G Modified评价准则适合于低强度钢的安全评定,PCORRC评价准则适合于中强度钢的安全评定,SHELL92评价准则适合于高强度钢的安全评定;DNV RP F101评价准则绝对误差平均值和相对误差平均值最小,SHELL92评价准则绝对误差平均值和相对误差平均值最大.所得结论对于油气管道剩余强度预测有一定的参考意义.     

油气长输腐蚀管道剩余强度评价技术研究

油气管线在输送环境及输送介质的影响下发生腐蚀的现象在所难免,必须剩余强度评价腐蚀的管线,才能为管线的更换、修复、继续服役提供科学、正确决策。文章对评价相关油气长输管线腐蚀曲线剩余强度的软件进行简要介绍,使评价具有可靠性。     

腐蚀缺陷对高压管道剩余强度和剩余寿命的影响

以周向、轴向椭圆缺陷和孔形缺陷为研究对象,借助ANSYS有限元分析软件,考查缺陷长轴长度、短轴长度和缺陷深度等参数对高压煤气管道剩余强度和剩余寿命的影响规律.结果表明,煤气管道等效应力云图可以分为两个区域.远离缺陷区域和缺陷附近区域.对于轴向椭圆形腐蚀缺陷,随着长轴长度、缺陷深度的增加,最大等效应力呈增加的趋势,长轴长度出现临界值;随着短轴长度的增加,最大等效应力呈减小的趋势,并出现临界值;对于周向椭圆形腐蚀缺陷,随着长轴长度的增加,最大等效应力呈减小的趋势,并出现临界值;随着短轴长度、缺陷深度的增加,最大等效应力呈现增加的趋势,成正比例关系;对于圆柱孔形腐蚀缺陷,随着缺陷半径、缺陷深度的增加,最大等效应力呈现增加的趋势,呈线性相关关系;管道剩余寿命与腐蚀厚度呈线性相关关系,已知腐蚀厚度,便可推算出剩余寿命.所得结论对煤气管道的正常运行有一定的参考意义.     

基于灰色理论的含腐蚀缺陷油气管道剩余寿命预测分析

含腐蚀缺陷油气管道剩余寿命预测是管道完整性及安全性评价的重要组成部分.以灰色理论的基本模型为基础,提出了管道剩余寿命预测的一种方法,包括预测腐蚀速率的基本步骤以及根据腐蚀速率预测剩余寿命的基本方法,为油气管道腐蚀检测周期的确定提供了一种依据.     

基于有限元法在腐蚀管道剩余强度中的应用

分析了现存评估方法的局限性,为了得到更符合工程需要的评估结果,采用有限元法对腐蚀管道的剩余强度进行分析评估。考虑几何非线性和材料非线性,建立线弹性有限元模型。其建模方法与其他方法相比具有明显的优势,可以尽可能地不简化或少简化模型,能较准确地模拟管道实际受力状态等。其计算结果与管道承压模拟实验进行对比,曲线族非常吻合。由此可见,将有限元法运用于计算腐蚀管道剩余强度是非常有效的,具有很好的工程应用前景。     

有限元法在腐蚀管道剩余强度研究中的应用

本文首先在吸收和借鉴国内外在腐蚀管道评估方面所取得的研究成果的基础上,为了克服现存各种评估方法的局限性,得到更符合工程需要的评估结果,文中重点用有限元方法对腐蚀管道的剩余强度进行了分析评估,分析采用了线弹性有限元模型,考虑了几何非线性和材料非线性。通过把有限元分析的结果和现存的准则及试验结果进行比较,有限元法与其他方法相比具有明显的优势,它可以尽可能的不简化或少简化模型,能较准确的模拟管道实际受力状态。表明用有限元分析得到的结果具有很高的准确度,并证明了现存评估方法的保守性。分析得到的结果可为工程实际提供参考。     

基于GA-BP神经网络长服役期内结构混凝土的强度演变预测

为研究长服役期内既有混凝土结构的强度演变规律及其预测模型,以唐包铁路、西户铁路等实际工程为研究背景,以服役时间为2、16、25、30、40、52、66、88、95和100 a的在役桥涵为研究对象,基于混凝土回弹法,开展役桥涵混凝土强度试验,分析长服役期内既有桥涵混凝土强度动态发展过程。同时,基于试验实测混凝土强度数据与收集的230组同类条件下在役桥涵(服役时间2～88 a)混凝土强度数据,构建GA-BP神经网络混凝土强度预测模型。此外,为提高模型可应用性,基于高精度GA-BP神经网络强度预测模型,建立一般矩阵公式和简化公式。基于本文构建的混凝土强度预测模型,分析该类地区(试验中已调研区域)长服役期内混凝土结构的强度演变规律。研究结果表明：相较于既有混凝土强度预测模型,本文构建的GA-BP神经网络混凝土强度预测模型可有效预测不同服役时间下的混凝土强度,预测数据的平均绝对百分比误差为8.76%,决定系数为0.83。本文简化公式(C25)精度较高,平均绝对百分比误差为6.6%,为便于简化计算,推荐简化公式(C25)作为长服役期内混凝土强度预测公式。百年服役期内混凝土强度经历2个时间阶段,即混...     

双点腐蚀缺陷管道剩余强度的有限元分析

以X60管线钢双点腐蚀缺陷管道作为研究对象,根据油气管道的本身特点以及腐蚀机理,借助ANSYS有限元分析软件,考察双点蚀缺陷管道应力云图分布规律,通过改变双点蚀缺陷半径、深度和腐蚀间距,考察其对剩余强度和等效应力的影响规律.结果表明,最大等效应力出现在双点腐蚀缺陷周围区域;随着内压的增大,在未达到屈服极限时,等效应力与内压呈线性关系,当等效应力达到屈服极限时,随着内压的增加,等效应力维持不变,当等效应力超过屈服极限时,随着内压的增大,等效应力增加;随着双点蚀缺陷半径的增大,剩余强度呈增加的趋势,安全性提高;随着双点蚀缺陷深度的增加,剩余强度呈减小的趋势,安全性降低.所得结论对油气管道腐蚀与防护有一定的指导意义和参考价值.     

基于改进GA-BP的移动通信用户流失预测算法

BP神经网络(BPNN)模型对移动通信用户流失的预测有较好的效果,但其全局搜索能力相对较弱,对初始网络权重非常敏感,因此本文通过对用户通信行为的分析,提出一种基于改进GA-BP的移动用户流失预测算法:用改进的遗传算法对BPNN的权值和阈值进行初始化,从而提高预测模型的准确率.改进的遗传算法采用一种自适应的交叉概率和变异概率计算策略,提高了遗传算法寻找全局最优解的能力.通过对比实验发现,本文构建的移动用户流失预测模型,在预测准确率上有着很好的表现.     

基于VMD改进算法的气体管道泄漏检测

为提取气体管道声波信号中的泄漏成分并进行重构,提出一种结合VMD( VMD: Variational Mode Decomposition) 和误差能量算法的特征提取方法。该方法首先利用油气管道泄漏检测系统模拟气体管道的微小泄漏,并采集泄漏声波信号; 然后利用VMD 算法将采集到的泄漏声波信号分解为一系列带宽受限的固有模态;随后,使用误差能量算法选择有效模态; 最后,利用有效模态进行信号重构。通过仿真分析发现,该改进算法可以提取有效模态,利用该方法处理气体管道微小泄漏声波信号,能有效滤除噪声并重构原始信号。     

基于智能算法的油气田地应力三维预测

为了解决复杂沉积构造环境导致未钻区域的地应力定量预测难度大的问题,根据层速度、地应力、叠后地震信息之间的定量关系,运用BP神经网络、模拟退火等智能算法提出了用于不同工况条件的两种油气田地应力三维预测方法.在完钻井数量较多、实测信息较丰富的工区使用BP神经网络算法,利用地震数据空间速度信息与岩石力学方法建立地应力三维数据...     

基于GA-BP的经济指标滚动递推预测模型

为了克服传统BP神经网络在经济预测中的不足,引入遗传算法对BP神经网络的权值进行训练,在此基础上建立互推递进遗传神经网络的预测模型,经实例测试表明该模型是可行的．     

混合遗传BP算法在图象识别中的应用

介绍了传统的遗传算法与BP算法,分析了它们各自的不足,提出了一种将BP算法与遗传算法有机结合的混合智能计算方法,并且给出了具体的算法实现流程。将该方法应用于数字图象识别,经过实验表明混合算法优于传统BP算法。     

基于遗传-神经网络的无粘结部分预应力高强混凝土梁延性预测模型

尝试利用遗传-神经网络模型,对无粘结部分预应力高强混凝土梁的延性进行预报.选用23个试件为学习样本,3个试件为测试样本.模型得到了很好的预测结果.模型中使用了最优保存策略和实数编码.同时,为了防止＂早熟＂现象的发生,提出了一种新的改变适应度值的方法.     

混合遗传BP算法在图象识别中的应用

介绍了传统的遗传算法与BP算法,分析了它们各自的不足. 提出了一种将BP算法与遗传算法有机结合的混合智能计算方法,并且给出了具体的算法实现流程.将该方法应用于数字图象识别, 实验表明混合算法优于传统BP算法.     

基于PCA-NARX的锂离子电池剩余使用寿命预测

目前基于数据驱动的锂离子电池RUL预测方法不能较好地适应于同类型不同电池的RUL预测,且预测精度易受健康因子冗余或不足的影响.针对以上问题,提出一种结合主成分分析（PCA）特征融合与非线性自回归（NARX）神经网络的锂离子电池RUL间接预测框架.首先提取多个能反映电池性能退化的可测参数,并将PCA去除冗余后的结果作为预测健康因子;然后利用一组电池的全寿命数据构建基于NARX神经网络的健康因子和容量预测模型,对同类型不同电池预测时将该电池寿命前期健康因子作为输入,即可间接预测出其RUL.最后实验结果表明所提框架在同类型不同电池RUL的预测中精度较高且适应性较强.      

基于改进粒子群算法的油田注水管网优化设计

注水采油是我国陆上油田主要的采油方式之一.在油田地面工程投资中,注水管网投资占有很大比重.为节约投资成本,采用改进粒子群优化算法对管网布局数学模型进行求解,求得管网优化的最短路径.在改进算法中通过标准差判断算法是否陷入局部最优,引入遗传算法中的选择交叉操作以增加粒子多样性,从而跳出局部最优,加快收敛速度.研究实例表明,改进粒子群优化算法优于基本粒子群算法.