Optimized Cathode Protection Model for Best Anode Parameter Selection Using Machine Learning Approach: Iraq—Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Cathodic protection is a significant approach utilized to avoid the electrochemical corrosion of pipelines.This is accomplished by supplying an electric current to the structure that requires protection, such as a pipeline, from an external source.study aims to enhance the cathodic protection system by minimizing potential fluctuations along the pipeline hence preventing corrosion.It also aims to achieve economic feasibility by decreasing the number of anodes utilized.These objectives were accomplished by employing meta-heuristic optimization techniques.The present study involves formulating a mathematical model for a pipeline that provides fuel to the Al-Hilla 2 power plant in Iraq to assess the effectiveness of cathodic protection.Utilizing numerical simulation techniques, Multiphysics COMSOL, diverse scenarios are examined, resulting in the acquisition of substantial data.Subsequently, a neural network model is constructed using MATLAB.The primary factors influencing the distribution of cathodic protection potential are the numbers and positioning of the anodes and the output current.Subsequently, the optimization objectives involve determining the optimal anode number, position, and output current value by utilizing the Particle swarm organization (PSO) algorithm.The obtained results provide evidence that the proposed method holds a certain level of significance in guiding the design of cathodic protection systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».