【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于油气管道安全评估，尤其涉及一种天然气管道内腐蚀速率预测方法。
技术介绍
1、由于腐蚀和高工作压力的影响，天然气管道的使用寿命往往会被大大缩短。因此，对管道腐蚀进行有效的防护和预测，对于确保管道的长期稳定运行至关重要。
2、在油气管道腐蚀预测领域，现有的技术主要分为三类模型：经验模型、半经验模型和机理模型。这些模型在不同程度上涉及管道腐蚀的机制。随着信息技术的进步，大数据和智能算法在油气行业中的作用日益凸显，它们被用来探索腐蚀速率与多种影响因素之间的复杂关系。基于智能算法和统计方法的预测技术，因其依赖于数据驱动，被称为数据驱动模型。
3、尽管传统模型在油气管道腐蚀预测中发挥了一定作用，但它们存在明显的局限性。经验模型和机理模型大多建立在经典的回归或拟合技术上，未能充分考虑油气管道腐蚀作为一个非线性随机过程的特性。此外，传统的机器学习模型，如随机森林（rf）、支持向量回归（svr）和k最近邻（knn）模型，虽然在预测管道内腐蚀速率方面表现出较强的性能，但它们需要人工进行特征选择和提取，这不仅耗时而且容易...
【技术保护点】
1.一种天然气管道内腐蚀速率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的天然气管道内腐蚀速率预测方法，其特征在于，所述实验腐蚀数据集包括温度、Cl离子含量、压力、CO2分压、液体流速、液体壁面剪切力、气体壁面剪切力、持液率和气体流速。
3.根据权利要求1所述的天然气管道内腐蚀速率预测方法，其特征在于，对所述实验腐蚀数据集进行分析和预处理的过程包括：
4.根据权利要求1所述的天然气管道内腐蚀速率预测方法，其特征在于，将所述训练集输入所述CNN网络中进行特征提取的过程包括：
5.根据权利要求1所述的天然气管...
【技术特征摘要】
1.一种天然气管道内腐蚀速率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的天然气管道内腐蚀速率预测方法，其特征在于，所述实验腐蚀数据集包括温度、cl离子含量、压力、co2分压、液体流速、液体壁面剪切力、气体壁面剪切力、持液率和气体流速。
3.根据权利要求1所述的天然气管道内腐蚀速率预测方法，其特征在于，对所述实验腐蚀数据集进行分析和预处理的过程包括：
4.根据权利要求1所...
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