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基于小波KPCA-SSA-ELM的盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测 被引量：2
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作者 骆正山 欧阳长风 +1 位作者 王小完 张新生 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2238-2245,共8页
为提升盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率预测精度,建立了基于小波核主成分分析方法(Kernel Principal Components Analysis, KPCA)和樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)优化的极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)腐蚀速率... 为提升盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率预测精度,建立了基于小波核主成分分析方法(Kernel Principal Components Analysis, KPCA)和樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)优化的极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)腐蚀速率预测模型。首先通过小波KPCA提取影响注采管柱内腐蚀的主要特征,应用ELM建立盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型,并采用SSA对模型参数进行迭代寻优,避免原参数选取的强随机性对模型泛化能力和预测性能的影响。结果表明,经小波KPCA特征提取后得到包含98.73%原信息的3项主成分,SSA-ELM模型的预测结果与实际值基本吻合,其均方根误差(E_(RMS))为0.009 3,平均绝对百分比误差(E_(MAP))为0.336 0%,决定系数(R~2)高达0.991 2,较其他3种对比模型性能更优。研究表明,所建模型具有强泛化性能和高预测精度,能够有效预测盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率,为盐穴储气库注采系统的完整性评价和风险预警提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 盐穴储气库 注采管柱 内腐蚀速率 核主成分分析法(KPCA) 樽海鞘群算法(SSA) 极限学习机(ELM)
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盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型研究 被引量：3
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作者 骆正山 欧阳长风 +1 位作者 王小完 张新生 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期283-290,共8页
目的 提升盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率预测精度,以保障盐穴储气库的设施健康和运行安全。方法 建立基于小波核主成分分析(KPCA)和改进灰狼算法(IGWO)优化的极限学习机(ELM)腐蚀速率预测模型。以某盐穴储气库注采管柱为例。首先选取1... 目的 提升盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率预测精度,以保障盐穴储气库的设施健康和运行安全。方法 建立基于小波核主成分分析(KPCA)和改进灰狼算法(IGWO)优化的极限学习机(ELM)腐蚀速率预测模型。以某盐穴储气库注采管柱为例。首先选取10种腐蚀影响因素,建立盐穴储气库注采管柱的内腐蚀指标体系;其次通过小波KPCA提取影响注采管柱内腐蚀的关键特征,后利用IGWO对ELM模型参数ωj和bj进行迭代寻优,进而建立IGWO–ELM盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型;最后在MATLAB中进行仿真计算,将IGWO–ELM模型与ELM、PSO–ELM、SSA–ELM模型进行预测误差对比。结果 经小波KPCA特征提取后得到包含98.61%原信息的3项主成分,IGWO–ELM模型的预测结果与实际值吻合度高,其均方根误差为0.008 8,平均绝对百分比误差为0.260 9%,决定系数(R^(2))高达0.992 5,比其他3个对比模型的性能更优。结论 小波KPCA特征提取能力优良,IGWO–ELM模型能够有效预测盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率,为盐穴储气库注采管柱的腐蚀研究提供了新的思路与方法。 展开更多
关键词 盐穴储气库 注采管柱 腐蚀速率预测 主成分分析法(KPCA) 改进灰狼优化(IGWO) 极限学习机(ELM)
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K30定型机链传动同步原理分析
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作者 欧阳长风 《纺织报告》 2015年第8期76-80,共5页
K30定型机是印染行业应用较广的一款工艺设备,其自动化系统集成采用西门子TIA技术。K30链传动同步原理是基于西门子T100工艺板和变频器的技术,是基于T100特殊的串行通讯端口的特性构成的PPBUS总线。本文简明介绍了K30链传动系统的组成... K30定型机是印染行业应用较广的一款工艺设备,其自动化系统集成采用西门子TIA技术。K30链传动同步原理是基于西门子T100工艺板和变频器的技术,是基于T100特殊的串行通讯端口的特性构成的PPBUS总线。本文简明介绍了K30链传动系统的组成、网络结构和内部传输过程,由此对K30链传动同步系统进行了分析,在此分析基础上,给出了一个实际维修的案例。 展开更多
关键词 链传动同步系统 TIA PP-BUS
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