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

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	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
	刘静; 李晓禄; 朱崇伟; 张涛; 曾冠鑫; 孟国哲; 邵亚薇
	2016-06-15
发表期刊	中国腐蚀与防护学报
期号	3 页码:205-211
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。
部门归属	哈尔滨工程大学材料科学与化学工程学院 ; 中国科学院金属研究所 ; 塔里木油田分公司塔北勘探开发项目经理部地面部
关键词	316l不锈钢气田环境临界点蚀温度人工神经网络腐蚀预测
资助者	国家自然科学基金项目(U1460202)资助
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.imr.ac.cn/handle/321006/76029
专题	中国科学院金属研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	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.
APA	刘静.,李晓禄.,朱崇伟.,张涛.,曾冠鑫.,...&邵亚薇.(2016).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.中国腐蚀与防护学报(3),205-211.
MLA	刘静,et al."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".中国腐蚀与防护学报 .3(2016):205-211.