许宏良
,
殷苏民
表面技术
doi:10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2017.01.033
目的 预测输气金属管道表面腐蚀速率.方法 分析动态杂散电流和二氧化碳(CO2)浓度对金属管道的表面腐蚀机理,给出金属管道表面腐蚀产生的化学反应方程式.根据一元回归线性方程式得出多元线性回归数学方程式,推导出动态杂散电流和CO2腐蚀金属管道表面方程式,得出金属管道表面腐蚀预测的最终模型.结合具体实例,采用数学软件MATLAB对45号金属管道表面腐蚀速率预测的多元线性回归模型进行仿真,并且与实验测量的腐蚀速率进行比较和分析.结果 金属管道表面的腐蚀速率随着动态杂散电流或者CO2浓度的增大而逐渐增大.在100 h内,电流和CO2浓度仿真的金属管道表面最大腐蚀速率分别为3.72×10–4 mm/h和4.80×10–4 mm/h,电流和CO2浓度仿真的金属管道表面最小腐蚀速率分别为3.26×10–4 mm/h和4.24×10–4 mm/h,电流和CO2浓度实验测量的金属管道表面最大腐蚀速率分别为3.76×10–4 mm/h和4.86×10–4 mm/h,电流和CO2浓度实验测量的金属管道表面最小腐蚀速率分别为3.12×10–4 mm/h和4.08×10–4 mm/h.同时,金属管道表面腐蚀速率理论计算值与实验测量值的相对误差在5%以内.结论 采用多元线性回归模型可以近似预测输气金属管道表面的腐蚀速率,为管道的使用寿命提供参考数据,避免输气金属管道发生重大安全事故.
关键词:
动态杂散电流
,
CO2浓度
,
多元线性回归模型
,
金属管道
,
腐蚀速率
,
仿真
王小平
,
张飞
,
于海洋
,
KUNG Hsiang-te
环境化学
doi:10.7524/j.issn.0254-6108.2017.03.2016070104
地表水溶解性总固体(TDS)是地表水各组分浓度的总指标,是地表水水化学特性长期演变的最终结果,也是表征水文地球化学作用过程的重要参数,TDS的高低直接影响地表水的含盐量.本研究以艾比湖流域为研究对象,结合实测地表水TDS数据;选用准同步的Landsat OLI数据,首先,利用光谱诊断指数选取与地表水TDS相关性较高的波段,其次,利用地统计方法、多元线性回归模型和支持向量机(SVM)模型对TDS进行预测,并对其结果进行精度比较.结果表明,SVM模型为最优估测模型,拟合决定系数R2为0.97,均方误差(RMSE)为50.59;多元线性回归模型的精度与SVM模型精度较为接近,拟合决定系数R2为0.9,RMSE为66.55;地统计克里格插值法预测精度最低,拟合决定系数R2为0.87,RMSE为95.73.遥感估测SVM模型预测值在大区域能较好地反映出艾比湖流域TDS的总体特征.该模型在水质遥感领域的应用中具有良好的可行性和有效性,其预测结果也与艾比湖流域水体TDS的实际分布相吻合,因此遥感估测SVM模型在水质估测中具有一定的应用潜力.
关键词:
TDS
,
SVM模型
,
多元线性回归模型
,
地统计
,
艾比湖流域
任军帅
,
张英明
,
吝靖玉
,
席恩平
钛工业进展
基于西北有色金属研究院实际生产中统计的321组钛合金铸锭化学成分与相变点数据,构建了预测钛合金(α+β)/β相变点的人工神经网络模型和多元线性回归模型,并对模型的准确性进行了评价分析。结果显示,多元线性回归模型的训练值及预测值与(α+β)/β相变点实际值的相关性系数分别为0．76105和0．80993,而人工神经网络模型的相关性系数分别为0．92721和0．81851,具有更好的相关性。人工神经网络模型的平均绝对误差为4．02℃,相比多元线性回归模型(平均绝对误差为5．11℃)具有更高的精度,可以更好地描述合金元素与钛合金(α+β)/β相变点之间的非线性关系。
关键词:
钛合金
,
相变点
,
合金元素
,
多元线性回归模型
,
人工神经网络模型
