基于遗传算法优化BP神经网络预测CO2/H2S环境中套管钢的腐蚀速率

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基于CO2/H2S共存腐蚀环境的复杂性、危险性,以及两者协同与竞争效应的不确定等原因,套管钢在CO2/H2S共存腐蚀环境中腐蚀速率测试存在试验时间长、误差较大且存在不安全隐患等缺陷,现有的单一腐蚀速率预测模型不能满足这方面的研究。利用建立的遗传算法优化BP神经网络模型分别对不同温度、不同CO2分压和不同H2S分压条件下套管钢的腐蚀速率进行预测。与单纯的BP神经网络模型预测相比,遗传算法优化BP神经网络训练收敛速率有所增加,预测效果得到改善;遗传算法优化BP神经网络预测值与实测值吻合较好,此预测模型可靠性很
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