Prediction of corrosion failure probability of buried oil and gas pipeline based on an RBF neural network
Notice bibliographique
Résumé
Risk assessment is critical to ensure the safe operation of oil and gas pipeline systems. The core content of such risk assessment is to determine the failure probability of the pipelines quantitatively and accurately. Hence, this study combines the MATLAB neural network toolbox and adopts an Radial Basis Functions (RBF) neural network with a strong non-linear mapping relationship to build a corrosion failure probability prediction model for buried oil and gas gathering and transmission pipelines. Based on the hazard identification of pipeline corrosion failure, the model summarizes the causes of corrosion failure and determines the input and output vectors of the neural network based on the fault tree. According to the selected learning samples, through the design and training of network parameters, the RBF neural network that can predict the system failure probability is finally obtained. Taking the failure probability of 30 groups of high-pressure gathering and transmission pipelines of gas storage as an example, the capability of inputting the probability of the bottom event and outputting the probability of the top event is demonstrated through training data. Our results show that the calculated failure probability based on the fault tree analysis model is consistent with the predicted failure probability based on the RBF neural network model. Hence, the RBF neural network model is shown to be reliable in predicting the corrosion failure probability of buried pipelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».