【摘 要】
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为提高多相流集输管道内腐蚀速率的预测精度，采用改进万有引力算法（IGSA）结合随机森林（RFR）的组合模型，通过IGSA对RFR模型的决策树个数和分裂特征数进行优化，探讨了迭代次数对预测精度的影响，引入统计学指标对模型的精确度进行检验，并对影响腐蚀速率的特征变量进行排序。结果表明：除压力外，其余变量对内腐蚀速率的影响均较大，在相同的测试集下，IGSA-RFR组合模型的均方误差为0.000 016
【机 构】
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中国石油天然气集团有限公司辽河油田公司高升采油厂
【基金项目】
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中国石油科研项目“低成本油气集输技术和低产高含水油田常温集输适应性研究”，kt2018-15-01-03；
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为提高多相流集输管道内腐蚀速率的预测精度，采用改进万有引力算法（IGSA）结合随机森林（RFR）的组合模型，通过IGSA对RFR模型的决策树个数和分裂特征数进行优化，探讨了迭代次数对预测精度的影响，引入统计学指标对模型的精确度进行检验，并对影响腐蚀速率的特征变量进行排序。结果表明：除压力外，其余变量对内腐蚀速率的影响均较大，在相同的测试集下，IGSA-RFR组合模型的均方误差为0.000 016 5，较其余模型小2个数量级；平均绝对比例误差为0.524 1，较其余模型小1个数量级；判定系数R2为0.999 6，在各模型中最接近1，可见IGSA-RFR模型在预测准确度上优于其余模型，适合多相流集输管道内腐蚀速率的预测研究。
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