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运用BP人工神经网络方法构建碳钢区域土壤腐蚀预测模型

来源期刊:工程科学学报2009年第12期

论文作者:曲良山 李晓刚 杜翠薇 何树全 刘智勇

文章页码:1569 - 1575

关键词:碳钢;土壤腐蚀;BP人工神经网络;预测模型;

摘    要:通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型.通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性.结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl-含量、SO24-含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率.

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运用BP人工神经网络方法构建碳钢区域土壤腐蚀预测模型

曲良山1,2,李晓刚1,杜翠薇1,何树全2,刘智勇1

1. 北京科技大学新材料技术研究院腐蚀与防护中心教育部腐蚀与防护重点实验室2. 大庆油田有限责任公司油田建设设计研究院

摘 要:通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型.通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性.结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl-含量、SO24-含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率.

关键词:碳钢;土壤腐蚀;BP人工神经网络;预测模型;

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