| 基于神经网络的管道环焊缝失效预测及灵敏性分析 |
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| 引用本文： | 齐峰,淦邦,成涛林,马卫锋,姚添,王珂.基于神经网络的管道环焊缝失效预测及灵敏性分析[J].西南大学学报,2024(3):159-167. |
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| 作者姓名： | 齐峰 淦邦 成涛林 马卫锋 姚添 王珂 |
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| 作者单位： | 1. 国家管网集团东部原油储运有限公司;2. 中国石油集团工程材料研究院有限公司 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51904332)；;陕西省重点研发计划项目(2020GY-179)； |
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| 摘 要： | 对油气管道焊缝所处风险等级进行准确的预测是保证管道安全运行必不可少的环节，本研究首先在分析影响焊缝失效主要因素的基础上，构造了适用于管道环焊缝失效预测的3层神经网络模型.其次，针对传统灵敏度分析方法难以综合考虑各因素对焊缝失效影响程度的问题，从理论层面分析了基于神经网络的失效预测灵敏度分析方法，并将其嵌入到所研发的神经网络中.最后，针对高、中和低风险的环焊缝数据量严重不平衡的现状，提出一种双嵌套整体相关度最小的训练样本选择算法，可以在训练中较好地解决这一问题.对721个焊口实际数据进行预测试验发现，本研究提出的失效预测神经网络模型可行且有效，高、中风险识别率达100%,低风险识别率达98.8%.
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| 关 键 词： | 环焊缝 失效预测 神经网络 灵敏性分析 样本选择 |
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