化工廠各工藝設(shè)備之間通?？抗艿肋M行連接。因此，管道被譽為化工廠設(shè)備單中的“血管”，充當著各項工藝介質(zhì)輸送的職責(zé)，在運行過程中管道的破壞往往是由腐蝕引起的。據(jù)統(tǒng)計，我國每年因為金屬腐蝕引起的損失超過400億元。因此對管道的腐蝕開展研究具有十分可觀的經(jīng)濟效益。

高效的腐蝕監(jiān)測及預(yù)警能力，可以有效預(yù)防管道腐蝕，從而避免相關(guān)事故的發(fā)生。管道在運行過程中，面臨著介質(zhì)沖刷、酸性離子腐蝕以及氫腐蝕。管道腐蝕隨工藝環(huán)境及工藝介質(zhì)的不同而發(fā)生變化，腐蝕機理也較為復(fù)雜。改進工藝條件、設(shè)備材料可提高管道的安全管理，除此之外，通過預(yù)測腐蝕速率提前預(yù)警管道的腐蝕失效也可以為安全管理人員制定管道維修管理計劃提供有力的理論依據(jù)。

一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿大腦中神經(jīng)元和突觸的結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)化為如圖1所示的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。隱藏層及權(quán)值函數(shù)的存在，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性大為提高。在訓(xùn)練過程中，輸入層的數(shù)據(jù)經(jīng)過權(quán)值求和后輸送到下一層的神經(jīng)元當中，然后經(jīng)過激活函數(shù)映射后具備了非線性的表達能力。

圖1 三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

二、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)之上對序列特征的數(shù)據(jù)做了改進，將隱藏層的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)通過新的權(quán)值連接起來，使得隱藏層之間的神經(jīng)元不在是獨立的個體，而是與序列前一步的神經(jīng)元相關(guān)，如圖2所示。

圖2 三層RNN示意圖

權(quán)值連接使隱藏層的神經(jīng)元具有攜帶一序列神經(jīng)元信息和處理時間序列數(shù)據(jù)的能力。其中，隱藏層神經(jīng)元的數(shù)學(xué)表達式為：S(t)=f[wx·x(t)+ws·x(t-1)]，式中：S(t)為t時刻隱藏層神經(jīng)元的值；f(x)為激活函數(shù)；w為權(quán)值；x(t)為t時刻輸入端的時間序列值。對于輸出層來說，其滿足數(shù)學(xué)表達式：y(t)=g[wy·S(t)]，式中：y(t)為t時刻輸出層的結(jié)果；g(x)為激活函數(shù)；w為權(quán)值。將時序數(shù)據(jù)作為輸入層輸入到RNN中進行訓(xùn)練預(yù)測建模，下一時刻輸出端數(shù)據(jù)y(t+1)就由當前時刻輸出端數(shù)據(jù)y(t)及(t-n)時刻的輸入端數(shù)據(jù)經(jīng)過權(quán)值訓(xùn)練后得到。訓(xùn)練結(jié)束即完成腐蝕速率的RNN時序模型建立，根據(jù)此模型就可以計算出下一時刻的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)對管道腐蝕速率的預(yù)測。

三、案例演示

采用某化工廠腐蝕探針監(jiān)測到的1000小時內(nèi)的腐蝕速率數(shù)據(jù)建立RNN時序模型并對其有效性進行了驗證。選取前90%數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行RNN建模運算，后10%數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)以驗證預(yù)測模型的有效性。在RNN訓(xùn)練建模過程中，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的前七組數(shù)據(jù)作為輸入端數(shù)據(jù)，第八組數(shù)據(jù)作為輸出端數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。隱藏層神經(jīng)元數(shù)量設(shè)置為15個，迭代次數(shù)為2000次。訓(xùn)練結(jié)果如圖3所示

圖3 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合結(jié)果

從圖3中可以看出，經(jīng)過迭代訓(xùn)練之后，基于RNN的輸出值能夠擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實值。因此，經(jīng)過訓(xùn)練后的RNN的輸出結(jié)果可以反映訓(xùn)練數(shù)據(jù)中腐蝕速率的變化規(guī)律。

圖4 訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合結(jié)果的相對誤差

由圖4可以看出，訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合結(jié)果的相對誤差較小，因此可認為此時通過RNN已經(jīng)構(gòu)建起了以900組腐蝕速率訓(xùn)練數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)預(yù)測模型，且該模型已學(xué)習(xí)到了腐蝕速率的變化規(guī)律。將腐蝕速率后10%的數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)用于驗證RNN預(yù)測模型的有效性。將測試數(shù)據(jù)中的前七組數(shù)據(jù)作為輸入端數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完畢的RNN模型當中，輸出結(jié)果即為預(yù)測結(jié)果，將其與第八組數(shù)據(jù)即真實值進行比較，結(jié)果如圖5所示。

圖5 測試數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果

從測試數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果可以看到，基于RNN預(yù)測的腐蝕速率與真實的腐蝕速率趨勢一致，預(yù)測結(jié)果反映了腐蝕速率的變化規(guī)律。測試數(shù)據(jù)與預(yù)測值之間的最大相對誤差在15%以內(nèi)，如圖6所示。并且計算得到二者的均方誤差為0.00824%。

圖6 測試數(shù)據(jù)的相對誤差

因此，測試數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果可以證明通過RNN建立的腐蝕速率預(yù)測模型的有效性，該RNN模型可以根據(jù)前7小時的腐蝕速率預(yù)測第八個小時的腐蝕速率，為工廠的腐蝕預(yù)警管理決策提供信息。

四、結(jié)論

RNN隱藏層神經(jīng)元可以傳遞前序列數(shù)據(jù)的信息到下一層神經(jīng)元中，這為腐蝕速率的預(yù)測提供了理論基礎(chǔ)。將現(xiàn)場腐蝕探針監(jiān)測的數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)輸入RNN中進行訓(xùn)練建模以及驗證。結(jié)果表明RNN在經(jīng)過迭代訓(xùn)練后，可以學(xué)習(xí)腐蝕速率的變化特征，預(yù)測下一時刻的腐蝕速率，為現(xiàn)場腐蝕決策提供有效的預(yù)警信息。

五、夢能服務(wù)與支持

1、免費樣品

如果您對我公司的工業(yè)重防腐油漆產(chǎn)品有需要或者申請樣品試用，請與我們的客服人員取得聯(lián)系。400-878-0506

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用于新建項目：驗證油漆配套的可行性、檢驗附著力、效果圖與實際顏色的色差。

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申請用量：在1KG以內(nèi)免費送貨上門。

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3、服務(wù)團隊

夢能對技術(shù)服務(wù)團隊始終進行一系列的標準化管理，從專業(yè)培訓(xùn)到日常報告的管理都有一整套完善的體系。夢能公司每年都會對技術(shù)服務(wù)人員進行定期的技術(shù)培訓(xùn)和能力審計，以使每一位技術(shù)服務(wù)人員保持高水準的專業(yè)素質(zhì)，每一位技術(shù)服務(wù)人員都配備先進的涂裝檢驗儀器，儀器設(shè)備均按規(guī)定的時間期限進行定期校驗，以保證每套儀器設(shè)備工作狀況良好。

4、購買通道

零售：購買50kg以內(nèi)，線上購買，抖店直接下單購買。

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