美利体育登录入口官网:NACE Paper 13372-2019
智能腐蚀预测使用贝叶斯网络
Intelligent Corrosion Prediction Using Bayesian Networks
- 标准号
- NACE Paper 13372-2019
- 发布
- 2019年
- 总页数
- 16页
- 发布单位
- 美国防腐工程师协会
- 当前最新
- NACE Paper 13372-2019
- 引用标准
- NACE SP0208-2008
- 本体
- 在线美利体育登录入口官网
- 适用范围
- 本文探讨了贝叶斯网络在管道内腐蚀预测中的应用，特别是针对无法使用在线美利体育登录入口官网（ILI）进行检查的“不可 pigs 管”（unpiggable pipelines）。通过结合专家知识（腐蚀和流动模型）与历史数据（可 pigs 管道的历史 ILI 数据），该研究旨在提高腐蚀增长率（CGR）预测的准确性和效率，减少传统 ICDA 方法中的保守估计，从而优化管道完整性管理决策和维护方案。
| 术语 | 描述 |
|---|---|
| 贝叶斯网络 Bayesian network | 一种基于概率的图形模型，用于表示变量之间的依赖关系，支持预测和诊断推理，通过节点和弧表示变量及其交互。 |
| 腐蚀增长率 Corrosion growth rate (CGR) | 描述管道金属损失随时间增加速率的参数，通常通过重复的在线美利体育登录入口官网（ILI）数据对比计算得出。 |
| 在线美利体育登录入口官网 In-line inspection (ILI) | 在管道内部使用智能美利体育登录入口官网工具（如磁通泄漏工具）来直接测量腐蚀特征和管道完整性的技术。 |
| 内部腐蚀直接评估 Internal Corrosion Direct Assessment (ICDA) | 一种用于管理管道内部腐蚀的方法，利用工程分析（腐蚀和流动模型）识别高风险区域，并进行挖掘和直接检查。 |
| 条件概率表 Conditional Probability Table (CPT) | 贝叶斯网络中用于描述节点在不同父节点状态组合下取各可能值的概率的表格。 |
| 机器学习 Machine learning | 自动从历史数据中学习模式的算法，包括神经网络、支持向量机和决策树等，用于预测和模式识别。 |
| 最大期望算法 Expectation-Maximization (EM) algorithm | 一种用于在部分数据缺失情况下估计网络参数的迭代算法，通过调整不可观测节点的参数以最大化网络拟合现实观测的可能性。 |
| 磁通泄漏 Magnetic Flux Leakage (MFL) | 一种常用的在线美利体育登录入口官网技术，通过测量管道壁各处金属损失的 extent 来识别腐蚀特征。 |
美利体育登录入口官网: NACE Paper 13372-2019 中提到的仪器美利体育官网首页网址
| Netica软件 商业版本 | 用于构建和训练贝叶斯网络的商业软件，本文用于创建和测试腐蚀预测网络。 |
| 在线美利体育登录入口官网工具 轴向场磁通泄漏（axial field MFL）技术 | 用于在管道内部测量腐蚀深度和特征的美利体育登录入口官网美利体育官网首页网址，通过比较两次美利体育登录入口官网数据计算腐蚀增长率。 |