论文摘要
由于海底油气管道退化状态的不可观测性,为防止出现管道泄漏等风险事故,提出基于PSO-HSMM的海底管道剩余寿命预测方法。此模型将海底油气管道全寿命周期数据依据其健康退化状态划分为3个阶段,将动态粒子群算法应用于优化传统隐半马尔可夫模型。利用油气管道全寿命数据建立隐半马尔可夫模型;将动态粒子群算法引入隐半马尔可夫模型进行动态优化,并利用"前向-后向"算法对优化模型进行参数估计;通过某海底油气管道的全寿命周期数据对优化模型和传统模型进行检验。结果表明,基于PSO-HSMM的油气管道剩余寿命预测模型在传统模型的基础上提高了分类预测精度,为海底油气管道风险研究提供了新的方法。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张新生,裘瑾
关键词: 海底管道,动态粒子群算法,隐半马尔可夫模型,参数估计,剩余寿命预测
来源: 消防科学与技术 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 石油天然气工业
单位: 西安建筑科技大学管理学院
基金: 国家自然科学基金项目“在役海底油气输送管道风险评估与管理研究”（41877527）,陕西省社会科学基金项目“大数据背景下城市天然气管道风险评估”（2018S34）
分类号: TE973.92;TE88
页码: 1628-1632
总页数: 5
文件大小: 1796K
下载量: 112
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标签：海底管道论文; 动态粒子群算法论文; 隐半马尔可夫模型论文; 参数估计论文; 剩余寿命预测论文;