王 齐，胡林林



基于BP神经网络的油气长输管道土壤腐蚀性预测

王 齐1，2，胡林林3

（1. 西南石油大学， 四川 成都 610500； 2.中国石油天然气股份有限公司西北销售分公司，四川 成都 611930；3. 四川宏达石油天然气工程有限公司，四川 成都 610000）

基于BP神经网络原理, 综合考虑六类土壤腐蚀指标（土壤电阻率、土壤含水量、氧化还原电位、氯离子含量、硫酸根离子含量和pH值），建立了一种土壤腐蚀速率的预测方法。基于这种方法，依据某油田的现场土壤数据，借助MATLAB神经网络工具箱建立了这一地区的土壤腐蚀性预测的BP神经网络模型。训练和预测结果表明：训练的腐蚀速率最大误差为-1.5%，预测的腐蚀速率最大误差为8%。由此可见，基于BP神经网络的土壤腐蚀性预测方法具有较好的预测精度，对油气管道的安全运行具有重要的意义。

土壤腐蚀性；BP神经网络；腐蚀速率；预测

近年来，随着中国在管道建设上的大力发展，形成了东北、华北、华中和西北地区的庞大地下石油与天然气管线网络，陆上管道总里程已达12万km[1]。这些管道随着时间的推移，在施工、地形沉降、土壤腐蚀等因素的影响下，管道可能会发生腐蚀、穿孔、泄漏等情况，而腐蚀更是造成油气管网泄漏的主要原因[1,2]。由于长输油气管道的长度长达几百或上千公里，在事故发生后很难迅速找到确定的位置，并且它可能会导致更多的事故，所以合理、准确地预测油气管道土壤腐蚀速率显得尤为重要[3]。

管道在土壤中的腐蚀速率受多种因素的影响[4]。……