应用BP神经网络预测N80油管CO2腐蚀速率  

作　　者：贺海军[1] 

机构地区：[1]大庆油田有限责任公司采油工程研究院,黑龙江大庆163453

出　　处：《工程建设（维泽科技）》2018年第1期23-27,共5页Engineering Construction

摘　　要：通过室内CO2腐蚀模拟实验获得实验数据,利用灰色理论对CO2腐蚀参数进行分析确定CO2腐蚀的主要影响因素,建立BP神经网络腐蚀速率预测模型,利用主要影响因素进行网络训练。利用此模型预测徐深气田某井的腐蚀剖面,预测结果表明:BP神经网络预测结果与气井实验结果接近,体现了BP神经网络在处理非线性数据方面的优越性。灰色理论、神经网络预测模型的研究对于徐深气田CO2腐蚀研究有一定的指导意义。

关 键 词：BP神经网络 N80油管 CO2腐蚀速率 

分 类 号：TU[建筑科学]