煤气管道服役期预估神经网络模型的建立与应用

【摘要】：神经网络模型具备的针对大量无规则数据自学习的能力,适于解决城镇煤气管道布局复杂、影响因素众多、服役期限难以计算的问题。基于BP神经网络算法建立的煤气管道年限模型,经过训练对比,选择了最优的BP网络模型,结合共轭梯度法,改进了该算法收敛慢、易出现震荡的问题,实现了对城镇管道漏损的定量分析,结合某市煤气管道漏损的实际案例验证其可行性,满足预估管道服役期限的工程要求。 【作者单位】： 北京交通大学机械电子与控制工程学院;
【关键词】： 煤气管道 漏损 BP神经网络 服役寿命
【分类号】：TP182
【正文快照】： 引言1城镇煤气管网是典型的点、线混合,工况环境复杂的地下有限空间系统。其组成环节包括供气站、输送管网、储配站和煤气调压室等,系统整体涉及面广、影响管道服役期的因素众多,随之预估及监测管网的安全运营也十分复杂。目前常用的煤气管道服役期限大多根据铺设年限来粗略

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