段春蓮　羅東浩　楊劍鋒　陳良超　劉曉晨　安延海

摘 要：為了提高煉化廠循環(huán)水對管道腐蝕預(yù)測的精度，選取8種常規(guī)監(jiān)測數(shù)據(jù)作為樣本標準庫，在此基礎(chǔ)上考慮各指標之間信息疊加的影響，引入核主成分分析（KPCA）和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRNN）腐蝕速率預(yù)測模型，通過KPCA對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提取影響管道腐蝕的主要因素，應(yīng)用GRNN 建立管道腐蝕速率預(yù)測的數(shù)學模型，通過分析影響循環(huán)水腐蝕的關(guān)鍵因素，建立了循環(huán)水腐蝕預(yù)測指標體系。結(jié)果表明，將樣本監(jiān)測數(shù)據(jù)的維數(shù)由8降至5，可得出各個影響因素的貢獻率，提取出包含原始信息95.84%的5個變量，且基于KPCA-GRNN的算法對監(jiān)測管道腐蝕速率的平均相對誤差為0.033，優(yōu)于誤差反向傳播算法（BP）的0.056。因此，基于KPCA-GRNN算法建立的循環(huán)水碳鋼腐蝕速率預(yù)測模型，能夠獲得更準確的預(yù)測結(jié)果，拓寬了循環(huán)水腐蝕速率預(yù)測方法的研究思路。

關(guān)鍵詞：材料失效與保護;核主成分分析;廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);循環(huán)水腐蝕;腐蝕速率預(yù)測

中圖分類號：TG172?? 文獻標志碼：A

Abstract：In order to improve the refinery circulating water pipeline corrosion prediction accuracy， eight kinds of routine monitoring data are selected as sample standard library， and on the basis of which， the influence of the superposition of information between the indexes is considered， and kernel principal component analysis （KPCA） and generalized regression neural network （GRNN） corrosion rate prediction model are then introduced. The original data is preprocessed by KPCA to extract the main factors influencing the pipeline external corrosion， and GRNN is applied to establish the mathematical model of pipeline corrosion rate prediction， by analyzing the key factors affecting the corrosion of circulating water， the prediction index system of circulating water corrosion is established. The results show that by reducing the dimension of sample monitoring data from 8 to 5， the contribution rate of each influencing factor can be obtained， and 5 variables containing 95.84% percent of original information can be extracted. Moreover， the average relative error of KPCA-GRNN algorithm for monitoring pipeline corrosion rate is 0.033， which is better than 0.056 of BP. Therefore， the corrosion rate prediction model of circulating water carbon steel based on KPCA-GRNN algorithm can obtain more accurate prediction results and broaden the research idea of corrosion rate prediction method of circulating water.

Keywords：material failure and protection;nuclear principal component analysis; generalized regression neural network; circulating water corrosion; corrosion rate prediction

對循環(huán)水腐蝕速率控制的好與壞，直接影響關(guān)鍵設(shè)備（循環(huán)水管線、涼水塔、換熱器等）在循環(huán)水中的使用壽命。對循環(huán)水腐蝕速率進行預(yù)測研究，對做好煉化廠循環(huán)水側(cè)設(shè)備的腐蝕防護工作具有很重要的意義[1]。目前，國內(nèi)外研究人員對工業(yè)管道腐蝕預(yù)測模型開展了大量研究[2]。董超等[3]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對循環(huán)冷卻水一定周期的腐蝕速率進行預(yù)測;陳永紅等[4]運用灰色理論及馬爾科夫組合模型，對管道腐蝕速率的預(yù)測進行了研究;者娜等[5]采用核主成分分析方法和支持向量機模型相結(jié)合的方法，預(yù)測了管道的腐蝕速率;俞樹榮等[6]采用灰色理論與馬爾科夫鏈理論相結(jié)合，對油氣管道的腐蝕壽命進行了預(yù)測;文獻

[7]采用灰色理論，對油氣管道剩余使用壽命進行了預(yù)測，并與實驗生產(chǎn)進行對比，得出模型結(jié)果的精度較高;文獻[8]采用馬爾科夫鏈蒙特卡洛法模型，建立了管道腐蝕的可靠性模型，對管道腐蝕進行了可靠性評價，借助MATALB軟件對管道腐蝕進行模擬，找出了影響管道失效的關(guān)鍵因素。

但是，影響循環(huán)水腐蝕的因素眾多，各個因素之間相互關(guān)聯(lián)，屬非線性問題[3]，使得管道腐蝕預(yù)測難以建立影響因素和腐蝕速率之間的直接關(guān)系。KPCA（核主成分分析法）由于提取速度快、特征信息保留充分等特點，被廣泛應(yīng)用到模式識別中[9]，常用來解決樣本數(shù)量少、非線性等問題。GRNN（廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是基于RBF（徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的一種改進，其理論基礎(chǔ)是非線性回歸分析。GRNN結(jié)構(gòu)簡單、訓練簡潔、學習收斂速度快，還具有很強的非線性映射能力，可以克服局部極小值問題，優(yōu)勢更為突出。另外，GRNN最終收斂于樣本集聚較多的優(yōu)化回歸，樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量不會影響預(yù)測效果。除此之外，網(wǎng)絡(luò)對不穩(wěn)定數(shù)據(jù)的處理效果良好。

本文主要研究煉化廠循環(huán)水系統(tǒng)對管道腐蝕的影響，利用KPCA與GRNN相結(jié)合的方法預(yù)測管道的腐蝕速率，并與BP算法預(yù)測結(jié)果進行對比分析。通過采用KPCA對樣本指標數(shù)據(jù)進行降維，確定主成分，再將處理后的數(shù)據(jù)送入GRNN網(wǎng)絡(luò)進行訓練，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)測。結(jié)果顯示，相比于BP算法，本文算法具有學習速度快、可調(diào)參數(shù)少、預(yù)測誤差小等優(yōu)點。

1.3 基于KPCA-GRNN的混合算法

管道腐蝕是非線性問題，KPCA-GRNN算法可以解決非線性問題，對輸入數(shù)據(jù)的數(shù)量要求不高，并具有自學習能力，能夠?qū)艿赖母g速率進行較為準確的預(yù)測。本文利用這一算法取得了相應(yīng)的預(yù)測結(jié)果。通過以上分析，可以得出算法的運行流程如下。

Step1 將循環(huán)水-樣本數(shù)據(jù)整理并保存;

Step2 對數(shù)據(jù)處理并計算核函數(shù)（本實驗采用的是高斯核函數(shù)）;

Step3 中心化核矩陣;

Step4 計算特征向量和特征值，并將特征向量單位化;

Step5 重建樣本指標數(shù)據(jù)，判斷主成分實現(xiàn)降維;

Step6 獲取訓練數(shù)據(jù)，并采用交叉驗證法得到最佳spread值;

Step7 使用最佳參數(shù)建立GRNN網(wǎng)絡(luò);

Step8 加載模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)測。

本文提出的基于KPCA-GRNN循環(huán)水腐蝕速率預(yù)測模型主要由2部分組成。先用KPCA對循環(huán)水指標數(shù)據(jù)進行有效的非線性特征提取，輸出保留原始數(shù)據(jù)絕大部分信息的低維數(shù)據(jù);再使用交叉驗證法獲取最佳spread值并建立GRNN網(wǎng)絡(luò)，進行數(shù)據(jù)擬合和預(yù)測。

1.4 循環(huán)水腐蝕檢測

煉化廠多采用循環(huán)冷卻水進行熱量交換，為檢測循環(huán)水對管道的腐蝕情況，目前最常用的2種手段是腐蝕掛片測試法和通過監(jiān)測換熱器而進行日常監(jiān)測。掛片測試法是浸入式監(jiān)測，簡單易行且結(jié)果可靠[13];監(jiān)測換熱器模擬實際運行中的工作條件，兩者配合使用可以在不停工的條件下有效檢測設(shè)備的腐蝕狀態(tài)。但是掛片和檢測都是一個月進行一次，得出本月的腐蝕情況，檢測結(jié)果有滯后性。采用KPCA-GRNN模型可以根據(jù)水質(zhì)的狀態(tài)對循環(huán)水管道進行腐蝕預(yù)測，有利于及時掌握管道的腐蝕情況，制定解決方案，減少設(shè)備管道因腐蝕導(dǎo)致的停工問題以及經(jīng)濟損失，實現(xiàn)更科學、更準確的水質(zhì)監(jiān)測與管理。

2 數(shù)據(jù)分析及結(jié)果

2.1 數(shù)據(jù)處理

某石化廠1 000萬t/a煉油項目第三循環(huán)水廠主要由空分空壓裝置提供冷卻循環(huán)水，采用監(jiān)測換熱器來計算循環(huán)水的腐蝕速率?，F(xiàn)場監(jiān)測指標如表1所示。

現(xiàn)場監(jiān)測分析數(shù)據(jù)包括監(jiān)測換熱器實驗管腐蝕速率、掛片的腐蝕速率。選取第三循環(huán)水廠2017年和2018年的監(jiān)測數(shù)據(jù)作為依據(jù)。由于數(shù)據(jù)量的限制，選取的數(shù)據(jù)以采樣頻率1次/月為基準;采樣頻率為1次/天的則取30天的平均值;采樣頻率為3次/天，取每天的均值后再取30天的均值。得到的部分原始數(shù)據(jù)見表2。

2.2 核主成分分析

利用KPCA對前26組數(shù)據(jù)進行處理，維數(shù)由8降為5，得到降維后的部分數(shù)據(jù)，見表4。經(jīng)

KPCA處理后，得到主成分的特征值貢獻率，如圖2所示。再經(jīng)運算后得到數(shù)據(jù)的特征值、貢獻率及累計貢獻率，如表5所示。

2.3 基于KPCA-GRNN的預(yù)測模型檢驗

BP算法由學習過程信號的正向傳播與誤差的反向傳播2個過程組成。由于多層前饋網(wǎng)絡(luò)的訓練經(jīng)常采用誤差反向傳播算法，應(yīng)用較為廣泛[15]，故將2種算法的預(yù)測值進行比較。為了驗證實驗結(jié)果的優(yōu)劣，將實驗結(jié)果和數(shù)據(jù)模型的后7組進行對比，采用平均相對誤差進行評價，其計算公式如下：

得到的平均相對誤差如表6所示，預(yù)測效果比較符合實際。分別對數(shù)據(jù)采用BP和KPCA-GRNN算法，得出的結(jié)果是后者優(yōu)于前者，如圖3所示。

3 結(jié) 論

1）采用KPCA算法分析了影響管道腐蝕的關(guān)鍵因素，建立了循環(huán)水腐蝕預(yù)測指標體系，運用KPCA對指標因子進行降維，降低了輸入向量的維數(shù)，簡化了分析過程。

2）與BP算法相比，采用KPCA與GRNN結(jié)合算法預(yù)測循環(huán)水的腐蝕速率，得到的預(yù)測值與實際值吻合度更高，預(yù)測更為準確。

3）本模型選用KPCA對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，結(jié)合GRNN算法，為循環(huán)水腐蝕速率的預(yù)測方法研究拓寬了思路。

4）此研究因受樣本數(shù)量的限制，推廣至化工廠存在一定難度。下一步將針對掛片和監(jiān)測管與實際管道之間腐蝕速率的關(guān)系進行深入研究。

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