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题名: 利用人工神经网络技术预测气田环境下316L不锈钢临界点蚀温度
作者: 刘静;  李晓禄;  朱崇伟;  张涛;  曾冠鑫;  孟国哲;  邵亚薇
发表日期: 2016-6-15
摘要: 根据气田现场工况的调研情况,应用动电位极化法测量了典型气田环境中316L不锈钢的临界点蚀温度(CPT),并利用人工神经网络(ANN)技术对CPT进行了预测。结果表明,CPT随Cl-浓度升高而降低,p H值对CPT影响很小。建立的ANN模型对316L不锈钢的CPT具有良好的预测能力,可实现对气田各作业区复杂耦合环境下CPT的预测。ANN模型的预测结果表明,Cl-浓度和p H值对CPT的影响无交互作用,Cl-浓度是影响CPT的主要因素,因此Cl-将是气田防腐蚀工程的重点控制因素。
刊名: 中国腐蚀与防护学报
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刘静,李晓禄,朱崇伟,等. 利用人工神经网络技术预测气田环境下316l不锈钢临界点蚀温度[J]. 中国腐蚀与防护学报,2016(3):205-211.
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