基于PCA-SVM的油氣管道腐蝕速率預測技術探討

劉立新

（大慶油田有限責任公司第四采油廠規劃計劃部，黑龍江 大慶 163511）

0 引言

油氣資源是現代社會發展中應用的重要資源，其本身的特點要求在管道的應用過程中應該選擇管道進行輸送。而在實際的管道應用過程中，其本身也會受到各種因素的干擾，形成腐蝕問題，而腐蝕嚴重后容易造成管道泄漏等問題，所以在油氣管道應用過程中要求做好腐蝕問題的預防。而在詳細的研究中，相關專家發現，油氣管道的腐蝕因素主要包括含水率、溫度、流速以壓力等，并且不同的因素對于油氣管道的腐蝕速率也有一定的影響，研究管道的腐蝕速率，能夠有效的幫助到管道腐蝕預防措施實施。所以，本文針對傳統腐蝕速率預測技術進行分析，提出基于PCA-SVM的油氣管道腐蝕速率預測技術。

1 油氣管道腐蝕及其腐蝕速率研究技術分析

油氣管道腐蝕是管道使用過程中的主要危害問題，也是導致管道使用壽命降低的主要分析。據相關專家的研究表明，引發管道泄漏事故的主要原因就是管道腐蝕，占總原因的1/4以上。而管道泄漏不僅會造成油氣資源損失，同時也造成了一定的安全威脅。所以，在油氣管道使用中，相關專家針對油氣管道腐蝕速率展開了設計分析。在進行油氣管道腐蝕分析過程中，也研究了不同的分析方法，如，相關專家提出利用極化曲線法和電化學阻抗法來分析油氣管道的腐蝕速率，而通過相關研究表明，該方法在進行腐蝕速率分析過程中，其預測誤差最大為10.7%，遠遠高出平均水平，影響到風險速率的影響效果。另外，也有專家提出了多元線性回歸分析方法，通過該方法的分析應用，可以實現對方法的有效分析，提升油氣管道腐蝕應用效果，但是通過試驗研究表明，該方法的腐蝕速率預測偏差還是偏大，影響到了腐蝕效果。

所以，基于此問題，筆者提出了基于PCA-SVM的油氣管道腐蝕速率預測技術該技術。在研究過程中利用PCA主成分分析方法腐蝕速率的主要影響因素進行分析，同時完成SVM支持向量模型分析，提升模型的分析應用效果。以下是對其方法的具體應用分析。

2 基于PCA-SVM的油氣管道腐蝕速率預測技術探討

基于PCA-SVM的油氣管道腐蝕速率預測技術應用主要包括兩個模塊，其一是PCA的腐蝕速率的主要影響因素分析，另外一部分是SVM油氣管道腐蝕速率的模型建立，通過模型的建立和分析完成最終的預測，通過其預測效果的良好展開，確保其模型的應用分析更加積極合理，也能夠提升油氣管道腐蝕速率的預測應用效果。通過其技術的應用分析，提升油氣管道的腐蝕速率的綜合應用效果。

（1）PCA方法總結

PCA法被稱作為主成分分析方法，主要是針對油氣管道腐蝕速率的主要影響成分進行分析，在其進行具體的分析過程中，要求針對原始數據進行降維度分析處理，在分析過程中，設置樣本組為n。同時設置每組樣本維度為m、在其分析過程中，利用PCA方法將樣本數據降低為k維數據，并且利用k維數據進行主要影響因素的分析。在其分析過程中，要求利用PCA方法的數據分析公式，以下式（1）為具體公式。在公式中，Xki代表K行i列的數值。在實際的公式中，xki為第k行i列的數值、xi為第i行平均數。在實際的分析過程中，通過對其腐蝕速率公式計算，完成腐蝕速率分析。在PCA方法進行腐蝕速率分析過程中，更應該做好對影響因素的分析，在分析中如果R值越大代表腐蝕速率的影響越多，則達標該因素是造成油氣管道腐蝕速率的主要因素；

（2）SVM方法分析

在SVM方法進行分析過程中，主要是建立支持向量機模型進行分析，通過模型的良好建立，確保支持向量機模型更加合理，能夠提升方法的應用效果。在SVN方法的應用背景下，更應該做好對方法的綜合管控。該方法是以綜合統計為基礎的一種新型方法。在其進行統計過程中，主要利用SVM統計方法的分析函數進行分析，提升SVM分析方法的應用效果，提升分析效果。在進行統計分析方法的實際應用中，更可以完成對其分析的綜合應用管控。進行統計分析中，設置d維度空間的判別函數為g(x)=wx+b。在公式中w和b為回歸因子，g（x）為實際的預測結果[1]；

（3）腐蝕速率預測研究

在本文進行研究過程中，針對基于PCA-SVM的油氣管道腐蝕速率預測技術進行了分析。在分析過程中，主要針對XX管道的腐蝕問題進行分析。在分析中，采用PCA-SVM油氣管道進行腐蝕速率的影響分析，采用PCA方法首先分析了主要的影響因素。以下表1為各影響因素分析。通過分析發現，pH值、溶解氧含量、溫度、壓力、流速等相關因素都是油氣管道腐蝕速率的主要影響因素[2]。

另外，本次研究中，還利用PCA-SVM方法與其他幾種分析方法的預測誤差進行了對比。在試驗中主要采用PCA-SVM、PCA-BP、PCA-GRN的速率影響進行分析。在實際的影響分析過程中，發現PCASVM方法的誤差控制在1.04%左右，而其他幾種預測技術的誤差都為8%以上，嚴重影響到誤差問題，不利于腐蝕速率的影響分析[3]。

3 結語

本文針對基于PCA-SVM的油氣管道腐蝕速率預測技術進行試驗分析，該技術具有高精度、高效率的管道腐蝕速率預測效果，希望能夠對管道預測實施有所幫助。