基于PCA-SVM的油气管道腐蚀速率预测技术探讨

刘立新

（大庆油田有限责任公司第四采油厂规划计划部，黑龙江 大庆 163511）

0 引言

油气资源是现代社会发展中应用的重要资源，其本身的特点要求在管道的应用过程中应该选择管道进行输送。而在实际的管道应用过程中，其本身也会受到各种因素的干扰，形成腐蚀问题，而腐蚀严重后容易造成管道泄漏等问题，所以在油气管道应用过程中要求做好腐蚀问题的预防。而在详细的研究中，相关专家发现，油气管道的腐蚀因素主要包括含水率、温度、流速以压力等，并且不同的因素对于油气管道的腐蚀速率也有一定的影响，研究管道的腐蚀速率，能够有效的帮助到管道腐蚀预防措施实施。所以，本文针对传统腐蚀速率预测技术进行分析，提出基于PCA-SVM的油气管道腐蚀速率预测技术。

1 油气管道腐蚀及其腐蚀速率研究技术分析

油气管道腐蚀是管道使用过程中的主要危害问题，也是导致管道使用寿命降低的主要分析。据相关专家的研究表明，引发管道泄漏事故的主要原因就是管道腐蚀，占总原因的1/4以上。而管道泄漏不仅会造成油气资源损失，同时也造成了一定的安全威胁。所以，在油气管道使用中，相关专家针对油气管道腐蚀速率展开了设计分析。在进行油气管道腐蚀分析过程中，也研究了不同的分析方法，如，相关专家提出利用极化曲线法和电化学阻抗法来分析油气管道的腐蚀速率，而通过相关研究表明，该方法在进行腐蚀速率分析过程中，其预测误差最大为10.7%，远远高出平均水平，影响到风险速率的影响效果。另外，也有专家提出了多元线性回归分析方法，通过该方法的分析应用，可以实现对方法的有效分析，提升油气管道腐蚀应用效果，但是通过试验研究表明，该方法的腐蚀速率预测偏差还是偏大，影响到了腐蚀效果。

所以，基于此问题，笔者提出了基于PCA-SVM的油气管道腐蚀速率预测技术该技术。在研究过程中利用PCA主成分分析方法腐蚀速率的主要影响因素进行分析，同时完成SVM支持向量模型分析，提升模型的分析应用效果。以下是对其方法的具体应用分析。

2 基于PCA-SVM的油气管道腐蚀速率预测技术探讨

基于PCA-SVM的油气管道腐蚀速率预测技术应用主要包括两个模块，其一是PCA的腐蚀速率的主要影响因素分析，另外一部分是SVM油气管道腐蚀速率的模型建立，通过模型的建立和分析完成最终的预测，通过其预测效果的良好展开，确保其模型的应用分析更加积极合理，也能够提升油气管道腐蚀速率的预测应用效果。通过其技术的应用分析，提升油气管道的腐蚀速率的综合应用效果。

（1）PCA方法总结

PCA法被称作为主成分分析方法，主要是针对油气管道腐蚀速率的主要影响成分进行分析，在其进行具体的分析过程中，要求针对原始数据进行降维度分析处理，在分析过程中，设置样本组为n。同时设置每组样本维度为m、在其分析过程中，利用PCA方法将样本数据降低为k维数据，并且利用k维数据进行主要影响因素的分析。在其分析过程中，要求利用PCA方法的数据分析公式，以下式（1）为具体公式。在公式中，Xki代表K行i列的数值。在实际的公式中，xki为第k行i列的数值、xi为第i行平均数。在实际的分析过程中，通过对其腐蚀速率公式计算，完成腐蚀速率分析。在PCA方法进行腐蚀速率分析过程中，更应该做好对影响因素的分析，在分析中如果R值越大代表腐蚀速率的影响越多，则达标该因素是造成油气管道腐蚀速率的主要因素；

（2）SVM方法分析

在SVM方法进行分析过程中，主要是建立支持向量机模型进行分析，通过模型的良好建立，确保支持向量机模型更加合理，能够提升方法的应用效果。在SVN方法的应用背景下，更应该做好对方法的综合管控。该方法是以综合统计为基础的一种新型方法。在其进行统计过程中，主要利用SVM统计方法的分析函数进行分析，提升SVM分析方法的应用效果，提升分析效果。在进行统计分析方法的实际应用中，更可以完成对其分析的综合应用管控。进行统计分析中，设置d维度空间的判别函数为g(x)=wx+b。在公式中w和b为回归因子，g（x）为实际的预测结果[1]；

（3）腐蚀速率预测研究

在本文进行研究过程中，针对基于PCA-SVM的油气管道腐蚀速率预测技术进行了分析。在分析过程中，主要针对XX管道的腐蚀问题进行分析。在分析中，采用PCA-SVM油气管道进行腐蚀速率的影响分析，采用PCA方法首先分析了主要的影响因素。以下表1为各影响因素分析。通过分析发现，pH值、溶解氧含量、温度、压力、流速等相关因素都是油气管道腐蚀速率的主要影响因素[2]。

另外，本次研究中，还利用PCA-SVM方法与其他几种分析方法的预测误差进行了对比。在试验中主要采用PCA-SVM、PCA-BP、PCA-GRN的速率影响进行分析。在实际的影响分析过程中，发现PCASVM方法的误差控制在1.04%左右，而其他几种预测技术的误差都为8%以上，严重影响到误差问题，不利于腐蚀速率的影响分析[3]。

3 结语

本文针对基于PCA-SVM的油气管道腐蚀速率预测技术进行试验分析，该技术具有高精度、高效率的管道腐蚀速率预测效果，希望能够对管道预测实施有所帮助。