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运用BP人工神经网络方法构建碳钢区域土壤腐蚀预测模型
引用本文:曲良山,李晓刚,杜翠薇,何树全,刘智勇.运用BP人工神经网络方法构建碳钢区域土壤腐蚀预测模型[J].北京科技大学学报,2009,31(12).
作者姓名:曲良山  李晓刚  杜翠薇  何树全  刘智勇
作者单位:1. 北京科技大学新材料技术研究院腐蚀与防护中心教育部腐蚀与防护重点实验室,北京,100083;大庆油田有限责任公司油田建设设计研究院,大庆,163712
2. 北京科技大学新材料技术研究院腐蚀与防护中心教育部腐蚀与防护重点实验室,北京,100083
3. 大庆油田有限责任公司油田建设设计研究院,大庆,163712
基金项目:国家科技基础条件平台项目,国家自然科学基金 
摘    要:通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型. 通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性. 结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl~-含量、SO_4~(2-)含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率.

关 键 词:碳钢  土壤腐蚀  BP人工神经网络  预测模型

Corrosion rate prediction model of carbon steel in regional soil based on BP artificial neural network
QU Liang-shan,LI Xiao-gang,DU Cui-wei,HE Shu-quan,LIU Zhi-yong.Corrosion rate prediction model of carbon steel in regional soil based on BP artificial neural network[J].Journal of University of Science and Technology Beijing,2009,31(12).
Authors:QU Liang-shan  LI Xiao-gang  DU Cui-wei  HE Shu-quan  LIU Zhi-yong
Institution:QU Liang-shan1,2),LI Xiao-gang1),DU Cui-wei1),HE Shu-quan2),LIU Zhi-yong1) 1)Key Laboratory of the Ministry of Education of China for Corrosion , Protection,Corrosion , Protection Center,Institute of Advanced Materials,University of Science , Technology Beijing,Beijing 100083,China2)Oilfield Construction Design & Research Institute,Daqing Oil Co.Ltd.,Daqing 163712,China
Abstract:A short-term prediction model for soil corrosion of carbon steel in the regional soil environment of Daqing area was established by measuring the physical and chemical properties of soil in this area,the short-term corrosion data of carbon steel and analyzing the logical relationship among mass transfer processes.The reasonableness of the corrosion model was verified by using BP artificial neural network to learn,train,simulate and compare to the corrosion test results of buried carbon steel samples.The res...
Keywords:carbon steel  soil corrosion  BP artificial neural network  prediction model
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