학술논문
基于神经遗忘决策集成的油管CO2腐蚀速率预测 / Prediction on CO2 corrosion rate of tubing based on neural oblivious decision ensemble
Document Type
Academic Journal
Author
Source
中国安全生产科学技术 / Journal of Safety Science and Technology. 19(6):127-134
Subject
Language
Chinese
ISSN
1673-193X
Abstract
为避免CO2腐蚀油管进而破坏井筒完整性,有效预测 CO2 腐蚀速率,在出现安全隐患之前采取预防和纠正措施.提出 1种基于半经验模型预测结果和多维特征构建的数据集训练的神经网络——神经遗忘决策集成(NODE)预测方法,预测某实例井的油管 CO2 腐蚀速率,并与实测数据和传统模型进行比较,开展敏感因素分析和特征重要性排序.研究结果表明:该方法训练的神经网络预测结果误差较小,可为高效、快速地进行油管 CO2 腐蚀速率预测和因素分析提供新思路,对井筒完整性设计有一定参考意义.