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                新型防腐材料聯合防護措施

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                新型防腐材料聯合防護措施

                發布日期:2019-09-19 作者: 點擊:

                為控制埋地金屬管道在土壤中的電化學腐蝕,公認的做法是采用外防腐層和陰極保護的聯合防護措施。其中新型防腐材料外防腐層是主要防腐手段,陰極保護作為防腐層防腐的補充手段,為防腐層缺陷處的管道外表面提供電化學保護。

                國內埋地管道防腐層陰極保護電位檢測多數仍為人工逐點檢測,不僅操作不便還容易造成誤差?;趩纹瑱C和GPRS模塊的采集與無線傳輸系統,實現對陰極保護電位的采集及無線傳輸。對無線數據采集系統中電位采集部分及無線收發部分的硬、軟件設計進行了詳細說明。實測表明,本系統對信號的測定工作兼具穩定及準確度高的特點,并能夠對測得陰極保護電位數據進一步處理分析,達到了預期要求。

                新型防腐材料外防腐層的在役狀態對保證安全生產和延長埋地鋼質管道的使用壽命至關重要。為掌握埋地鋼質管道外覆蓋層的性能狀態,適時對其進行檢測、量化防腐層的狀況,對安全程度進行有效的分級評價。 為了分析判斷管道外防腐層的使用壽命,有必要在現場檢測的基礎上,對管道防腐保溫層的失效類型、破損程度進行診斷。然而,在對檢測所得的數據進行分析評價的時候,由于一些影響因素具有隨機性、模糊性和不完整性等特點,常規方法對管道防腐層的級別評定常常存在不適應性。

                人工神經網絡具有高度非線性映射能力、大規模并行分布處理和良好的自適應學習機制,很適合求解傳統模式識別方法難以建模解決的問題。針對管道防腐層防腐級別評價中的若干問題,應用了BP人工神經網絡算法,為管道進行風險性評估與經營決策提供科學依據。 BP神經網絡算法容易陷入局部極值,其評價結果具有一定誤差。結合遺傳算法進行優化神經網絡權值,建立了針對埋地管道腐蝕防護系統性能評價的遺傳神經網模型。遺傳算法是一種全局性的、穩健的搜索優化方法,可以有效克服神經網絡訓練過程中容易收斂于局部Z小值的缺點。將遺傳算法與神經網絡相結合,可以使神經網絡擴大搜索空間、提高計算效率以及增強神經網絡建模的自動化程度。

                該綜合評價模型使用遺傳算法優化神經網絡的連接權值,通過個體的不斷進化,實現神經網絡連接權值的優化。通過對檢測數據、管道材質、環境因素等樣本的學習,得到更加貼近管道運行真實狀況的評價模型。使用該評價模型計算后續的檢測數據,可以得出更加切合實際的管道腐蝕防護狀況綜合評價結果,實現了在缺乏普適明確計算公式的條件下,對復雜多變的埋地管道腐蝕防護狀況進行準確評價。

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                本文網址:http://www.panzen.net/news/479.html

                關鍵詞:新型防腐材料價格,新型防腐材料廠家

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