一、国外油气管道剩余使用寿命的预测和评估（论文文献综述）
王旭业[1]（2021）在《基于海底腐蚀管道剩余寿命预测的维修策略研究》文中认为
刘岩新[2]（2021）在《基于风险的常减压装置管道腐蚀与寿命预测研究》文中进行了进一步梳理
徐鲁帅[3]（2021）在《基于机器学习的含腐蚀发展缺陷管道剩余强度研究》文中进行了进一步梳理压力管道是国家经济建设的重要基础设施,而腐蚀缺陷是导致压力管道失效的重要因素。因此,准确预测含腐蚀缺陷管道的剩余强度对保障压力管道安全稳定运行尤为重要。目前,在使用传统评价方法对含缺陷管道进行剩余强度预测时还存在着精度低、方法复杂的缺点。国内外虽然利用有限元等方法针对管道缺陷开展了大量研究,但针对管道缺陷的发展趋势和缺陷发展后的管道剩余强度并未开展深入研究。针对上述问题,本文基于BP神经网络（BPNN）和优化算法,建立了管道外腐蚀速率预测模型和管道剩余强度预测模型,编写了压力管道剩余强度预测软件,实现了对含外腐蚀发展缺陷的管道剩余强度变化趋势预测,为管道的运行调度和检维修提供了理论和技术支撑。具体的研究内容和主要成果如下:（1）针对BPNN因初始权值和阈值的设置不当而陷入局部最优的问题,提出了改进的萤火虫优化算法（IFA）对BPNN初始权值和阈值进行优化,建立了IFA-BPNN模型。为验证此模型预测的准确性,本研究基于萤火虫算法（FA）、粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA）对BPNN进行了优化,建立了FA-BPNN模型、PSO-BPNN模型、GA-BPNN模型作为对比。（2）根据含缺陷管道爆破试验数据,建立了基于IFA-BPNN、FA-BPNN、PSO-BPNN、GA-BPNN、BPNN的含缺陷管道失效压力评估模型。在使用IFA算法对BPNN优化时,其迭代至35代时达到最优适应度0.3913,迭代次数最少,适应度值最优。相较于本文建立的其它4种模型,IFA-BPNN模型预测结果的最大相对误差为10.12%,最小仅为0.01%,平均相对误差为1.91%,决定系数R2为0.9939,预测精度最高。（3）为评估管道外腐蚀缺陷的发展趋势,根据管道外腐蚀速率检测数据集,建立了基于IFA-BPNN、FA-BPNN、PSO-BPNN、GA-BPNN、BPNN的管道外腐蚀速率评估模型。IFA优化算法仅需迭代33次便可迭代达最优适应度值1.59×10-4,相较于其它三种优化算法均有提升。IFA-BPNN模型预测结果的最大相对误差为9.93%,最小相对误差为0.05%,平均相对误差为4.08%,R2为0.9928,均优于其它4种模型,验证了IFA-BPNN作为预测管道腐蚀速率工具的准确性和鲁棒性。（4）依据前期训练测试表现最佳的IFA-BPNN含缺陷管道剩余强度模型和IFA-BPNN管道外腐蚀速率评估模型,结合《腐蚀管道评估推荐作法》（SY/T10048-2016）,基于Python语言在Windows平台上编写了压力管道剩余强度预测软件,该软件分为三个模块:管道外腐蚀速率评估模块、管道失效压力评估模块、管道剩余强度分析模块。（5）利用文内编写的压力管道剩余强度预测软件对我国西北地区某天然气输送管道的某处外部缺陷进行了评估。评估发现,该管道某处缺陷区域的平均外腐蚀速率为0.1925mm/a,缺陷处管道当前剩余强度为20.95MPa,而该管道的实际运行压力为4-8MPa,因此该管道可继续安全运行,在该管道继续运行14年后,缺陷处管道剩余强度降至10.4MPa,继续运行需加强管道状态监测,需根据实际情况选择管道运行压力。
王宝利,周秀丽,陈伟[4]（2021）在《腐蚀油气管道的失效评估与安全寿命预测》文中提出油气长输管道运行过程中经常会发生一些失效事故,分析油气管道的腐蚀原因,可以有效预防事故的发生。通过对腐蚀油气管道的失效评估与安全寿命的预测,可以帮助管道企业提升预测风险的能力,减少事故的发生和经济损失。
王倍嘉[5]（2020）在《供水管道完整性评价研究》文中研究指明管道完整性管理是管道管理的重要研究领域,可以为供水管网的安全运行提供有力支撑,是提升管理效能、解决供水管网实际问题的有效工具。管道完整性管理具有广阔的适用范围,已在油气管道管理中大量应用,也将在供水管道管理中发挥重要作用。本文旨在利用交叉学科理论方法,从供水管道视角出发,以油气管道完整性管理的工程经验为基础,研究供水管道完整性评价方法,构建供水管道完整性管理体系。供水管道完整性管理体系构建是一个庞大的系统工程,管道完整性管理理论在油气管道领域经长期研究和实践才得以广泛的应用,而且还在不断的发展、完善。本文通过借鉴油气管道完整性评价的相关研究成果,基于管道完整性管理理论,从四个维度对供水管道完整性进行评价。首先从“点”的角度对供水管道腐蚀趋势进行预测,再从“线”的角度对供水管道剩余强度进行评价,之后从“面”的角度对含有腐蚀缺陷管道的可靠度进行研究,最后从“体”的角度对供水管道的健康等级评价进行研究。通过以上四个维度的研究,可以全面地评价管道是否处在完整状态,为建立供水管道完整性管理体系提供有力的技术支撑。本研究的理论意义在于构建了供水管道完整性管理的基本架构,为后续供水管道完整性管理研究提供了重要的理论依据;在研究供水管道完整性评价的过程中,将油气管道的评价方法与供水管道特性相结合,并根据供水管道特性进行改良。在应用价值上紧密联系供水企业所面临的实际问题,提出预测、控制、解决含有腐蚀缺陷管道的评价方法,为供水管道安全运行提供重要依据。构建了供水管道腐蚀趋势预测模型。通过对供水管道腐蚀机理进行研究,对管道维修中获取的腐蚀深度数据进行分析,发现腐蚀数据样本具有随机性强和数据贫乏这两个特点。采用参数估计方法构建腐蚀数据的概率分布模型,对数据样本进行统计分析,通过拟合优度检验发现模型更好地拟合管道腐蚀的统计规律。并以此为依据,建立基于参数估计的GM（1,1）腐蚀趋势预测模型,该模型可以有效解决样本分散及样本量偏少的问题,并进一步提高预测精度。建立了考虑腐蚀缺陷的供水管道有限元模型。对不同管径供水管道在均匀腐蚀、局部腐蚀和多孔腐蚀作用下的应力情况进行数值模拟计算,研究腐蚀深度、腐蚀缺陷数量以及相对位置对管道应力的影响,获得各参数与管道之间的最大应力关系,并对管道的剩余强度进行计算。此模型可以有效地评估管道的运行状态,为供水企业的管道更换工作提供数据支持。构建了供水管道的结构可靠度模型。以可靠度理论为基础,利用响应面方法对样本进行插值处理,研究供水管道结构可靠度随服役时间增长的变化规律,根据可靠度变化计算供水管道的剩余寿命,研究结果可为供水管道的全寿命管理提供决策支持。通过必要指标选取,提出供水管道健康等级评价体系。以健康等级评价体系为基础,结合供水管道运行数据,计算管道所处状态等级的概率,进而对管道运行状态进行评价。依据贝叶斯理论建立供水管道风险评价模型,管道状态评价结果采用分级的形式输出,将数据分成重要和常规两级,结合以上两项指标,确定供水管道的风险等级。借鉴油气管道完整性管理实施方案,构建了供水管道完整性管理体系框架,解析供水管道完整性管理的具体实施细则,针对供水管道完整性管理提出具体建议。
裘瑾[6]（2020）在《基于隐半马尔科夫动态优化模型的海底管道剩余寿命预测研究》文中研究表明随着我国工业技术的不断发展,海底管道作为主要运输方式的海洋资源开采已经成为获取自然资源的重要手段。但由于海底环境复杂,管道遭受腐蚀侵蚀,介质泄漏会造成严重的环境污染、人员伤亡和不可估量的经济损失。近几十年,海底管道进入服役中后期,安全事故频发,定期对海底管道进行检测维修成为了急需开展的工作方向。对海底管道进行剩余寿命预测,对于延长其服役年限、降低维修成本、保障工业生产安全,具有十分重要的社会及经济意义。为延长服役期限,本文旨在预测海底管道剩余寿命,主要研究内容分为以下三个部分:第一部分,在时间维度优化隐半马尔科夫模型。为符合实际海底管道失效退化规律,利用时变矩阵代替原固定状态矩阵,将原矩阵分别以常数、乘数和指数矩阵代替,解决原模型预测呈阶梯状的问题,提高剩余寿命预测精确性。第二部分,在空间维度优化隐半马尔科夫模型,结合粒子群算法形成组合模型。通过异步时变方法改善粒子群算法,使其具有动态性,然后改善隐半马尔科夫模型原有参数,提高组合模型空间动态分类寻优能力,进一步提高预测准确性。第三部分,以寿命预测研究为基础,结合海底管道维修技术性指标和经济性指标,建立维修策略模型。将海底管道腐蚀程度分为五类,形成基于不同维修策略的状态转移矩阵,得到海底管道维修成本,优化单因素维修策略。本文作为海底管道失效风险预测方向文章,主要利用隐半马尔科夫模型进行研究,赋予其时间动态性和空间动态性,取得了一定的成果。隐半马尔科夫模型可以将隐含序列转为已知序列,后续研究可以用这一特点,结合其他模型形成组合模型继续开展研究。同时,如何使维修指标形成双重动态维修策略,也可作为后续研究方向。
张平[7]（2020）在《不完全维修下海底腐蚀管道剩余寿命预测与维修策略研究》文中指出我国部分海底管道设备已逐步进入老龄化阶段,其作为海底石油、天然气的主要运输载体,由腐蚀因素造成的管道损伤是其剩余寿命减少的主要原因,使得对其进行再次检修的难度与费用增多,为确保其运营的安全性,预防性维修活动将会被实施,但由于经济性和可靠性等条件的限制,通常预防性维修活动的次数是有限的,且管壁腐蚀缺陷被修复到起初的完好状态是难以达到的。本文在分析目前腐蚀管道常用剩余寿命预测方法的基础上,提出了在管道前期运营阶段,通过预防性维修活动来使管道获得更长的使用寿命,考虑了不完全维修活动对海底含缺陷管道的腐蚀深度与腐蚀速率的影响,进行管道的剩余寿命预测,进而为现役海底腐蚀管道的继续使用、检测维修和退役等决策提供理论依据。主要研究的内容如下:（1）提出了一种在考虑不完全维护活动对海底管道腐蚀深度与腐蚀速率二者影响的分阶段退化模型,采用极大似然估计、马尔科夫链蒙特卡洛模拟和贝叶斯方法对模型参数进行求解,并与只考虑不完全维护活动对腐蚀深度的影响和完全维修的情况进行对比,验证所提出模型剩余寿命预测的有效性。（2）提出了一种在考虑不同维修深度分布影响下的腐蚀管道分阶段退化模型,通过阈值转换思想推导首达时间意义下剩余寿命概率密度函数,利用状态检测数据和维护数据对模型参数进行极大似然估计,实现腐蚀管道实时剩余寿命预测,并与不完全维修下维修深度服从伽马分布和完全维修条件下维修深度服从正态分布进行对比,验证了不完全维修下维修深度服从正态分布剩余寿命预测结果的有效性。（3）针对海底管道的腐蚀问题,提出了基于状态检测的概念,建立了海底管道结构安全极限状态函数,事件树模型被用来描述连续两次检测之间的维修情况,新腐蚀缺陷的发展过程符合泊松分布,根据管壁的腐蚀缺陷严重程度来判断采取维修措施的方式,可以减缓管壁的腐蚀缺陷增长速率,使其剩余寿命得到延续,同时考虑了检测工具的不确定性,建立了海底管道优化检测模型,确定了管道检测的时间间隔,通过与修复如新情况的费用对比,不同可靠度下效用函数说明了不完全维修的经济性,为企业管道管理者提供一定的指导意义。
姚梦月[8]（2020）在《埋地油气管道外腐蚀速率及剩余寿命预测模型优化研究》文中研究指明长期以来,石油的输送主要有埋地、架空、海底三种形式,其中埋地管道最为常见。但是,埋地管道的腐蚀因素多,具有非线性、强耦合的特性,传统方法很难建立精确的腐蚀速率及深度预测模型。因此,对埋地管道腐蚀预测模型进行优化研究具有重要意义。本研究在阅读大量文献的基础上,分析和总结了现阶段埋地油气管道的腐蚀研究现状,结合管道的腐蚀机理及检测方法,主要进行了以下研究工作:（1）基于多元统计理论的腐蚀因素特征提取。由于埋地油气管道各腐蚀因素的非线性相关性,原始样本数据存在冗余信息。为降低检测数据对腐蚀速率及剩余寿命预测过程的影响,本研究以核主成分分析法建立了腐蚀因素与腐蚀速率之间的映射关系,提取腐蚀因素的主成分,重构原始数据集,以此作为GRNN腐蚀速率预测模型的输入值。（2）基于GRNN的腐蚀速率预测。根据GRNN适用于小样本、参数少、训练优的特点,将其用于对埋地管道在不同环境下的腐蚀速率进行预测。鉴于以往GRNN的光滑因子随机初始化,降低了模型的可靠性。为提高GRNN的预测效果,本研究采用天牛须算法优化其光滑因子,提出了基于BAS-GRNN的埋地管道腐蚀速率预测模型。（3）基于IGM（1,1）-BAS-GRNN的剩余寿命预测。结合腐蚀速率的预测结果,即可确定腐蚀薄弱管段,以灰色模型拟合其腐蚀深度随时间的变化值,进而确定管段的剩余寿命。但是,腐蚀因素随季节交替处于动态变化中,腐蚀现象并不规律。为提高剩余寿命的预测精度,本研究引入权重重构GM（1,1）原始序列;然后,对拟合序列与原始序列的误差平方和进行加权,以误差最小确定时间参数;最后,利用BAS-GRNN模型对改进的GM（1,1）预测误差进行修正,形成误差补偿器,由此预测管道的剩余寿命。综上,提出了埋地管道外腐蚀速率与剩余寿命预测的优化模型,效果好、精度高,可有效确定埋地管道风险管段,为管道管理部门提供决策依据。但是,如何加强内、外腐蚀的联动作用是本研究需要改进的方向。
戴立越[9]（2019）在《油气长输管线腐蚀剩余寿命预测研究》文中进行了进一步梳理在工业技术的不断变革下,在社会经济水平的不断提升中,油气需求也日益增加,石油天然气作为重要的战略资源,为国家实力的发展添砖加瓦。但是油气资源的产地与需求地之间空间差距较大,因此油气长输管线应运而生,我国从二十世纪下半叶开始着手管线的建设工程,沧海桑田,在时间的作用下,加上由于深埋,土壤对其的腐蚀作用,部分管线出现了严重的老化和腐蚀现象。因此,为了给予经济发展相应保障,我们需要度油气长输管线的腐蚀情况进行深入地研究和分析,并给予行之有效的解决措施。本文以业内研究文献为理论基础,囊括了国内和国外诸多专家学者的研究成果,阐述了油气长输管线腐蚀的研究历程和研究开展的实际意义;同时也阐述了国内外相关研究工作的开展情况和成果,深入了解了油气长输管线遭到腐蚀的根源、腐蚀类型和腐蚀机理,以便完成其剩余寿命预估。从电子化学的角度出发,考虑到不同腐蚀缺陷的几何形态,着手搭建出相应的腐蚀速率计算模型,包含均匀腐蚀、点腐蚀两种腐蚀类型;同时对腐蚀缺陷尺寸进行了验证和校对,主要思路是与腐蚀情况匹配的剩余强度接受准则,已完成长输管道腐蚀剩余寿命的计算和预测。基于上述理论研究成果,通过工程实际情况的分析,以Dev-C++程序语言为编程语言,开发出了适宜的预测管线剩余寿命的软件。
王文辉[10]（2019）在《埋地油气管道腐蚀速率预测及剩余寿命研究》文中进行了进一步梳理石油、天然气在我国能源战略中具有极其重要的地位,但随着我国管道建设量的增大和老管线服役时间过长,管道失效事故频发,造成重大的财产损失与人员伤亡,油气管道安全问题引发广泛关注。埋地管道埋于地下、腐蚀失效隐蔽和检修成本昂贵的特点决定了管道安全建设不仅需要硬件技术创新,更需要理论知识和管理模式的根本变革,因此针对埋地管道进行腐蚀失效研究、提前预知管道的健康状况就显得尤为重要。本文在分析目前埋地管道常用检测技术及腐蚀预测方法优缺点的基础上,结合数据分析及数据挖掘方法,主要进行了以下三方面的工作:（1）埋地油气管道腐蚀因素分析研究,结合事故树理论,分析埋地油气管道腐蚀失效原因,针对传统事故树重要度分析不足的缺陷,采用粗糙集理论对埋地管道腐蚀因素进行特征选择,提取出影响管道腐蚀的主要因素并进行重要度排序。（2）埋地油气管道腐蚀速率预测研究,改进传统粒子群算法的惯性权重和学习因子,对广义回归神经网络的参数进行优化选取,构建埋地管道腐蚀速率预测模型,与其它群智能算法进行对比分析表明,改进粒子群算法寻优收敛能力更强,与BP模型和SVM模型相比,本文所建模型的预测精度更高。（3）埋地油气管道腐蚀剩余寿命预测研究,给出埋地管道不同管段最大允许腐蚀深度的计算方法,建立不同时间段下的埋地管道腐蚀深度预测模型,结合埋地管道腐蚀发展规律,预测埋地薄弱管段的腐蚀剩余寿命,实际应用表明,所建模型与管道实际腐蚀状况相符,能较好的反映埋地管道的腐蚀发展趋势。由于条件所限,本文研究仍有不足,如埋片试验没有考虑防腐层的积极防护作用,管道内腐蚀虽然影响很小,但也会削弱模型的预测精度,综合考虑埋地管道内外腐蚀的影响,也是今后的重点研究方向。
二、国外油气管道剩余使用寿命的预测和评估（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、国外油气管道剩余使用寿命的预测和评估（论文提纲范文）
（3）基于机器学习的含腐蚀发展缺陷管道剩余强度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 第2章 算法原理及改进 |
| 2.1 BPNN模型 |
| 2.1.1 BPNN模型概述 |
| 2.1.2 BPNN算法原理 |
| 2.1.3 BPNN模型优点及可行性分析 |
| 2.2 优化算法原理及模型建立 |
| 2.2.1 GA优化算法及模型建立 |
| 2.2.2 PSO优化算法及模型建立 |
| 2.3 FA优化算法原理及改进 |
| 2.3.1 FA优化算法及模型建立 |
| 2.3.2 FA算法改进策略 |
| 2.3.3 IFA伪代码 |
| 2.3.4 IFA-BPNN模型建立 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 含腐蚀缺陷管道剩余强度预测 |
| 3.1 管道爆破试验数据收集及预处理 |
| 3.1.1 管道爆破试验数据来源及类别 |
| 3.1.2 管道爆破试验数据预处理 |
| 3.2 含缺陷管道剩余强度预测模型初始化 |
| 3.2.1 BPNN初始参数设置 |
| 3.2.2 优化算法初始参数设置 |
| 3.3 预测模型评价方法 |
| 3.4 含缺陷管道剩余强度模型对比研究 |
| 3.4.1 优化算法寻优过程对比分析 |
| 3.4.2 优化算法寻优结果 |
| 3.4.3 模型最终权值与阈值 |
| 3.4.4 模型预测结果对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 管道外腐蚀缺陷发展趋势预测 |
| 4.1 管道外腐蚀检测数据收集及预处理 |
| 4.1.1 管道腐蚀数据收集 |
| 4.1.2 管道腐蚀数据归一化处理 |
| 4.2 管道外腐蚀速率预测模型初始参数设置 |
| 4.2.1 BPNN初始化依据与参数设置 |
| 4.2.2 优化算法初始参数设置 |
| 4.3 管道外腐蚀速率预测模型对比分析 |
| 4.3.1 预测模型评价指标 |
| 4.3.2 优化算法适应度曲线分析 |
| 4.3.3 BPNN初始权值和阈值寻优结果 |
| 4.3.4 模型训练后权值与阈值 |
| 4.3.5 模型预测结果分析与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 管道剩余强度预测软件开发 |
| 5.1 软件概述 |
| 5.1.1 软件需求分析 |
| 5.1.2 软件开发目标 |
| 5.2 软件GUI界面设计 |
| 5.2.1 软件登录与主界面设计 |
| 5.2.2 管道外腐蚀速率评估模块GUI界面设计 |
| 5.2.3 管道失效压力评估模块GUI界面设计 |
| 5.2.4 管道剩余强度评估模块GUI界面设计 |
| 5.3 软件后端主程序设计 |
| 5.3.1 管道外腐蚀速率评估主程序设计 |
| 5.3.2 管道失效压力评估主程序设计 |
| 5.3.3 管道剩余强度评估主程序设计 |
| 5.4 软件应用 |
| 5.4.1 管道外腐蚀速率评估模块应用 |
| 5.4.2 管道失效压力评估模块 |
| 5.4.3 管道剩余强度分析模块案例应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
| 附录 B 管道腐蚀速率评估模块主代码 |
| 附录 C 管道失效压力评估模块主代码 |
| 附录 D 管道剩余强度评估模块主代码 |
（4）腐蚀油气管道的失效评估与安全寿命预测（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 失效评估与安全寿命预测 |
| 2 油气管道腐蚀原因 |
| 3 腐蚀油气管道的失效评估与安全寿命预测技术 |
| 3.1 管道监测技术 |
| 3.2 管道腐蚀预测技术 |
| 3.3 管道的安全寿命评估 |
| 4 结束语 |
（5）供水管道完整性评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和问题的提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2.1 研究的目的 |
| 1.2.2 研究的意义 |
| 1.3 国内外研究现状及其评述 |
| 1.3.1 管道完整性管理国内外研究现状 |
| 1.3.2 供水管道完整性评价国内外研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究现状评述 |
| 1.4 研究内容及研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第2章 基于参数估计的(1,1)腐蚀趋势预测模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 供水管网的腐蚀问题 |
| 2.3 供水管网腐蚀检测方法和数据的获取 |
| 2.3.1 管网腐蚀检测方法 |
| 2.3.2 数据获取 |
| 2.4 腐蚀深度的概率分布建模 |
| 2.4.1 统计方法 |
| 2.4.2 建立含有腐蚀缺陷的供水管道腐蚀深度统计模型 |
| 2.5 建立基于参数估计的管道腐蚀预测(1,1)模型 |
| 2.5.1 (1,1)模型的原理 |
| 2.5.2 建立(1,1)预测模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 含有腐蚀缺陷供水管道剩余强度的有限元分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 供水管道的有限元模型 |
| 3.2.1 有限元分析 |
| 3.2.2 模型的建立 |
| 3.2.3 供水管道长度和局部腐蚀缺陷位置的选定 |
| 3.3 实例计算 |
| 3.3.1 均匀腐蚀时的管道剩余强度 |
| 3.3.2 均匀腐蚀和局部腐蚀共同作用供水管道剩余强度 |
| 3.3.3 缺陷腐蚀作用下管道剩余强度 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 供水管道可靠度建模及剩余寿命计算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 含腐蚀缺陷供水管道的可靠度分析 |
| 4.2.1 结构可靠度的基本概念 |
| 4.2.2 结构可靠度建模 |
| 4.2.3 可靠度研究的基本方法 |
| 4.3 管道可靠度分析的代理模型方法 |
| 4.3.1 代理模型的基本方法 |
| 4.3.2 构建管道功能函数的代理模型 |
| 4.3.3 供水管道时变可靠度及剩余寿命的计算实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 供水管道的健康等级评价模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 管道健康状况评价指标体系的构建 |
| 5.2.1 管道健康的基本概念 |
| 5.2.2 理论依据和原则 |
| 5.2.3 健康状况风险预测分项评价指标 |
| 5.2.4 分项评价指标等级划分 |
| 5.2.5 管道健康状态评价标准 |
| 5.3 基于贝叶斯理论的管道健康状况风险预测模型 |
| 5.3.1 贝叶斯理论 |
| 5.3.2 确定先验概率 |
| 5.3.3 条件概率的确定 |
| 5.3.4 指标权重的确定 |
| 5.3.5 供水管道健康等级判定 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 供水管道完整性管理体系构建 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基本概念 |
| 6.3 供水管道完整性管理内容 |
| 6.4 供水管道完整性管理体系的设计 |
| 6.4.1 完整性管理的组织机构 |
| 6.4.2 完整性管理文件体系 |
| 6.4.3 完整性管理支撑技术 |
| 6.4.4 完整性管理运行模式 |
| 6.5 供水管道完整性管理实施方案设计 |
| 6.5.1 供水管道完整性数据库建设 |
| 6.5.2 供水管道安全检测 |
| 6.5.3 管道风险评价 |
| 6.5.4 供水管道完整性评价 |
| 6.5.5 管道的安全预警与维抢修完整性管理 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）基于隐半马尔科夫动态优化模型的海底管道剩余寿命预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 课题研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 管道腐蚀预测的研究现状 |
| 1.3.1 管道腐蚀预测的国外研究现状 |
| 1.3.2 管道腐蚀预测的国内研究现状 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究创新点 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 海底油气管道腐蚀失效及寿命预测理论综述 |
| 2.1 海底管道失效原因相关理论 |
| 2.1.1 海底管道失效统计分析 |
| 2.1.2 海底管道失效原因分析 |
| 2.2 海底管道腐蚀因素及失效退化规律 |
| 2.2.1 海底管道腐蚀因素 |
| 2.2.2 海底管道腐蚀程度失效退化规律 |
| 2.3 海底管道剩余寿命相关理论 |
| 2.3.1 海底管道剩余寿命预测步骤 |
| 2.3.2 海底管道剩余寿命预测特点 |
| 2.3.3 现有海底管道剩余寿命预测模型 |
| 2.4 海底管道剩余寿命预测模型分析 |
| 2.4.1 马尔科夫预测模型理论 |
| 2.4.2 隐马尔科夫预测模型应用及局限性分析 |
| 2.4.3 隐半马尔科夫预测模型的确定 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于TV-HSMM的海底管道剩余寿命研究 |
| 3.1 隐半马尔科夫预测模型的优化(基于时间部分) |
| 3.2 TV-HSMM预测 |
| 3.2.1 油气管道退化状态划分 |
| 3.2.2 TV-HSMM预测模型 |
| 3.3 基于TV-HSMM的油气管道剩余寿命预测模型的建立 |
| 3.3.1 基于TV-HSMM的油气管道剩余寿命预测流程 |
| 3.3.2 参数优化 |
| 3.3.3 基于TV-HSMM的油气管道剩余寿命预测过程 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.4.1 寿命预测可行性验证 |
| 3.4.2 预测结果精确性对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于PSO-HSMM的海底管道剩余寿命研究 |
| 4.1 隐半马尔科夫预测模型的优化(基于空间部分) |
| 4.2 粒子群算法 |
| 4.2.1 粒子群算法理论及衍生 |
| 4.2.2 动态粒子群参数优化 |
| 4.3 基于PSO-HSMM的油气管道剩余寿命预测流程 |
| 4.4 基于PSO-HSMM的油气管道剩余寿命预测模型的建立 |
| 4.4.1 隐半马尔科夫模型“前向-后向”变量参数优化 |
| 4.4.2 PSO-HSMM模型参数优化 |
| 4.4.3 改进的剩余寿命预测 |
| 4.5 案例分析 |
| 4.5.1 寿命预测可行性分析 |
| 4.5.2 预测结果准确性对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 海底腐蚀管道维修策略制定 |
| 5.1 海底腐蚀管道维修概述 |
| 5.2 海底腐蚀管道维修策略的确定 |
| 5.2.1 海底管道维修策略的建立 |
| 5.2.2 海底管道维修策略建模 |
| 5.3 实例分析 |
| 5.4 海底腐蚀管道维修的建议 |
| 5.4.1 加强海底管道的定期检测 |
| 5.4.2 建立海底管道维修预案 |
| 5.4.3 建立专业的海底管道检测维修队伍 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在校期间研究成果 |
| 论文 |
| 参与科研情况 |
| 专利 |
| 致谢 |
（7）不完全维修下海底腐蚀管道剩余寿命预测与维修策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 不完全维修国内外研究现状 |
| 1.3.2 管道维修国内外研究现状 |
| 1.3.3 存在的主要问题 |
| 1.4 研究目标、内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 本文研究技术路线 |
| 1.4.4 拟解决的关键问题 |
| 1.5 论文创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 海底管道腐蚀退化理论研究 |
| 2.1 海底管道可靠性分析 |
| 2.1.1 可靠与失效 |
| 2.1.2 平均剩余寿命和中位寿命 |
| 2.1.3 失效概率与可靠性指标 |
| 2.2 预防性维修分类 |
| 2.2.1 不完全维修方式 |
| 2.2.2 完全维修方式 |
| 2.2.3 最小维修方式 |
| 2.3 海底管道腐蚀理论 |
| 2.3.1 海底管道腐蚀类型 |
| 2.3.2 点腐蚀深度统计分析 |
| 2.3.3 最大腐蚀深度统计分析 |
| 2.3.4 管道最大允许腐蚀深度 |
| 2.3.5 海底管道腐蚀影响的因素 |
| 2.4 海底管道失效风险分析与管理目标 |
| 2.4.1 腐蚀控制 |
| 2.4.2 贝叶斯理论与马尔可夫链蒙特卡罗方法 |
| 2.5 不完全维修下腐蚀管道剩余寿命预测方法 |
| 2.5.1 不完全维修下腐蚀管道剩余寿命预测流程 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 考虑残余退化量的海底管道剩余寿命预测 |
| 3.1 考虑残余退化量的管道腐蚀增长建模 |
| 3.1.1 问题描述与模型假设 |
| 3.1.2 非线性分阶段退化过程模型 |
| 3.2 剩余寿命概率密度函数的推导 |
| 3.3 参数估计 |
| 3.3.1 残余退化量系数估计 |
| 3.3.2 退化参数估计 |
| 3.3.3 维护参数估计 |
| 3.4 应用实例 |
| 3.4.1 实验设计和模型参数设置 |
| 3.4.2 参数估计结果 |
| 3.4.3 模型预测对比分析 |
| 3.4.4 预测结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 不同维修深度分布下海底管道剩余寿命预测 |
| 4.1 问题描述与模型假设 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 模型假设 |
| 4.2 考虑维修深度的管道腐蚀增长模型 |
| 4.3 不完全维修下管道剩余寿命预测 |
| 4.4 考虑阈值转换的剩余寿命概率密度函数 |
| 4.5 不同维修深度分布下的剩余寿命概率密度函数 |
| 4.5.1 假设维修深度服从正态分布 |
| 4.5.2 假设维修深度服从伽马分布 |
| 4.6 参数估计 |
| 4.6.1 维护参数估计 |
| 4.6.2 维修深度分布参数估计 |
| 4.6.3 退化参数估计 |
| 4.7 实例分析 |
| 4.7.1 参数估计结果 |
| 4.7.2 模型预测对比分析 |
| 4.7.3 维修深度分布的验证 |
| 4.7.4 预测结果分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 海底管道检测维修策略研究 |
| 5.1 结构安全性指标 |
| 5.1.1 失效概率 |
| 5.1.2 可靠度指标 |
| 5.2 预防性维修的维修间隔模型 |
| 5.3 视情维修策略 |
| 5.4 海底管道缺陷检测 |
| 5.4.1 维修事件 |
| 5.4.2 腐蚀状态划分 |
| 5.4.3 维护活动下管道寿命与失效率 |
| 5.5 检测工具的不确定性 |
| 5.6 优化检测模型 |
| 5.7 实例分析 |
| 5.7.1 背景信息 |
| 5.7.2 新缺陷产生的概率密度 |
| 5.7.3 控制腐蚀的增长 |
| 5.7.4 维修与检测计划 |
| 5.7.5 不同可靠度的敏感性分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 硕士研究生学习阶段研究成果 |
| 致谢 |
（8）埋地油气管道外腐蚀速率及剩余寿命预测模型优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 存在的主要问题 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 论文创新点 |
| 2 埋地管道腐蚀理论概述 |
| 2.1 埋地管道腐蚀特征及类型 |
| 2.1.1 埋地管道的特征 |
| 2.1.2 埋地管道腐蚀类型 |
| 2.2 埋地管道腐蚀检测方法 |
| 2.2.1 土壤腐蚀检测 |
| 2.2.2 杂散电流腐蚀检测 |
| 2.2.3 腐蚀速率的确定 |
| 2.3 腐蚀预测研究方法 |
| 2.3.1 单变量输入的腐蚀预测方法 |
| 2.3.2 多变量输入的腐蚀预测方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于多元统计的埋地管道腐蚀因素特征提取 |
| 3.1 主成分分析法 |
| 3.1.1 主元个数确定 |
| 3.1.2 PCA处理过程 |
| 3.2 核主成分分析法 |
| 3.2.1 核函数 |
| 3.2.2 KPCA数学原理 |
| 3.3 多元统计方法在管道腐蚀中的应用 |
| 3.3.1 实地调查收集数据 |
| 3.3.2 实例验证样本选取 |
| 3.3.3 基于PCA的提取结果 |
| 3.3.4 基于KPCA的提取结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于神经网络的埋地管道腐蚀速率预测 |
| 4.1 人工神经网络的典型模型 |
| 4.1.1 误差反向传播神经网络 |
| 4.1.2 径向基函数神经网络 |
| 4.2 广义回归神经网络 |
| 4.2.1 GRNN的基本结构 |
| 4.2.2 GRNN的理论基础 |
| 4.2.3 GRNN的优点 |
| 4.3 GRNN的优化算法 |
| 4.3.1 智能优化算法 |
| 4.3.2 天牛须搜索算法 |
| 4.3.3 天牛须搜索算法性能验证 |
| 4.4 外腐蚀速率预测优化模型的构建 |
| 4.4.1 建模步骤 |
| 4.4.2 模型验证方法 |
| 4.5 实例验证及分析 |
| 4.5.1 预测模型的训练 |
| 4.5.2 预测结果比较与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于IGM(1,1)-BAS-GRNN的埋地管道剩余寿命预测 |
| 5.1 灰色模型的优化原理 |
| 5.1.1 GM(1,1)模型 |
| 5.1.2 优化的GM(1,1)模型 |
| 5.2 基于BAS-GRNN误差补偿的优化模型 |
| 5.2.1 建模思路 |
| 5.2.2 优化模型的后验差检验 |
| 5.3 实例验证 |
| 5.3.1 最大腐蚀深度拟合过程 |
| 5.3.2 埋地管道剩余寿命 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附表A 宏观检测结果 |
| 附录B 60组检测数据 |
| 攻读硕士研究生期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）油气长输管线腐蚀剩余寿命预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的选题背景 |
| 1.2 论文选题意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文研究的主要内容 |
| 2 油气长输管线的腐蚀剩余寿命预测概述 |
| 2.1 埋地管道腐蚀的特点 |
| 2.2 油气长输管线的腐蚀分类 |
| 2.2.1 金属的腐蚀类型 |
| 2.2.2 埋地长输管线腐蚀类型 |
| 2.3 影响油气长输管线的腐蚀因素 |
| 2.4 现有的主要剩余强度、剩余寿命评价方法 |
| 2.4.1 ASME/ANSI B31G准则 |
| 2.4.2 API579 准则 |
| 2.5 B31G及 API579 的保守性和误差性 |
| 2.5.1 实际工作载荷 |
| 2.5.2 实际工作应力 |
| 2.6 腐蚀剩余寿命预测的原则 |
| 2.7 腐蚀剩余寿命预测模型的种类 |
| 2.8 腐蚀剩余寿命的预测程序 |
| 3 管道的最大允许腐蚀深度 |
| 3.1 油气长输管线内压分布 |
| 3.1.1 摩阻损失 |
| 3.1.2 管路沿线的内压分布 |
| 3.2 最大允许腐蚀深度模型 |
| 3.2.1 腐蚀缺陷管道的爆破压力 |
| 3.2.2 最大允许腐蚀深度的确定 |
| 3.3 算例 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于电化学理论的腐蚀速率模型 |
| 4.1 电化学腐蚀的等效电路模型 |
| 4.2 均匀腐蚀缺陷腐蚀速率模型 |
| 4.2.1 均匀腐蚀缺陷腐蚀速率模型的建立 |
| 4.2.2 均匀腐蚀速率的确定 |
| 4.3 椭圆型点腐蚀缺陷腐蚀速率模型 |
| 4.3.1 椭圆型点腐蚀缺陷腐蚀速率模型的建立 |
| 4.3.2 椭圆型点腐蚀速率的确定 |
| 4.4 窄深型点腐蚀缺陷腐蚀速率 |
| 4.4.1 窄深型点腐蚀缺陷模型的建立 |
| 4.4.2 窄深型点腐蚀缺陷速率的确定 |
| 4.5 三种腐蚀缺陷速率的对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 腐蚀管线剩余寿命预测技术 |
| 5.1 腐蚀尺寸的确定 |
| 5.1.1 腐蚀长度的确定 |
| 5.1.2 腐蚀深度的确定 |
| 5.1.3 腐蚀面积的确定 |
| 5.2 腐蚀缺陷尺寸的校核 |
| 5.2.1 缺陷轴向尺寸的校核 |
| 5.2.2 缺陷环向尺寸的校核 |
| 5.3 均匀腐蚀缺陷剩余寿命预测 |
| 5.3.1 均匀腐蚀缺陷剩余寿命预测流程 |
| 5.3.2 算例 |
| 5.4 椭圆型点腐蚀缺陷剩余寿命预测 |
| 5.4.1 椭圆型点腐蚀缺陷剩余寿命预测流程 |
| 5.4.2 算例 |
| 5.5 窄深型点蚀缺陷剩余寿命预测 |
| 5.5.1 窄深型点蚀缺陷剩余寿命预测流程 |
| 5.5.2 算例 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）埋地油气管道腐蚀速率预测及剩余寿命研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 存在的主要问题 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 本文研究技术路线 |
| 1.4 研究的创新 |
| 2 埋地油气管道相关理论概述 |
| 2.1 腐蚀失效原理及其类型 |
| 2.1.1 埋地管道腐蚀特点 |
| 2.1.2 埋地管道腐蚀机理 |
| 2.1.3 油气管道腐蚀分类 |
| 2.2 埋地管道腐蚀检测技术 |
| 2.2.1 埋地管道外腐蚀检测 |
| 2.2.2 埋地管道内腐蚀检测 |
| 2.2.3 土壤腐蚀性检测 |
| 2.2.4 腐蚀速率检测方法 |
| 2.3 腐蚀预测方法及评价流程 |
| 2.3.1 概率统计方法 |
| 2.3.2 回归分析方法 |
| 2.3.3 灰色预测方法 |
| 2.3.4 人工智能方法 |
| 2.3.5 腐蚀预测评价流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 腐蚀影响因素分析及特征提取 |
| 3.1 腐蚀影响因素分析 |
| 3.1.1 土壤腐蚀 |
| 3.1.2 杂散电流腐蚀 |
| 3.2 管道腐蚀失效事故树分析 |
| 3.2.1 事故树基本概念 |
| 3.2.2 腐蚀失效事故树构建 |
| 3.2.3 事故树的不足之处 |
| 3.3 基于粗糙集的腐蚀因素特征选择 |
| 3.3.1 粗糙集理论概述 |
| 3.3.2 属性约简 |
| 3.3.3 腐蚀影响因素排序 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 埋地油气管道腐蚀速率预测 |
| 4.1 广义回归神经网络 |
| 4.1.1 GRNN理论基础 |
| 4.1.2 网络结构 |
| 4.1.3 可行性分析 |
| 4.2 改进的粒子群算法 |
| 4.2.1 粒子群算法原理 |
| 4.2.2 粒子群算法参数改进 |
| 4.2.3 粒子群算法流程 |
| 4.2.4 粒子群算法性能验证 |
| 4.3 腐蚀速率预测模型的建立 |
| 4.3.1 建模步骤 |
| 4.3.2 数据标准化 |
| 4.3.3 算法设计思想 |
| 4.3.4 模型验证 |
| 4.4 实证分析及应用研究 |
| 4.4.1 数据集划分 |
| 4.4.2 参数设置及算法比较 |
| 4.4.3 预测结果及对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 埋地油气管道腐蚀剩余寿命预测 |
| 5.1 剩余强度评价及腐蚀深度确定 |
| 5.1.1 ASME B31G标准 |
| 5.1.2 API RP579 标准 |
| 5.1.3 最大允许腐蚀深度确定 |
| 5.2 腐蚀发展趋势及剩余寿命预测 |
| 5.2.1 基于检测数据的腐蚀趋势预测 |
| 5.2.2 基于PSO-GRNN的腐蚀深度预测模型 |
| 5.2.3 腐蚀剩余寿命预测模型 |
| 5.3 剩余寿命预测模型实际运用 |
| 5.3.1 实例背景介绍 |
| 5.3.2 腐蚀发展规律研究 |
| 5.3.3 计算最大允许腐蚀深度 |
| 5.3.4 腐蚀管道剩余寿命预测 |
| 5.3.5 维修计划建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 20组管段腐蚀检测数据 |
| 附录 B 30组管段腐蚀检测数据(半年后) |
| 附录 C 在学期间学术成果 |
四、国外油气管道剩余使用寿命的预测和评估（论文参考文献）
- [1]基于海底腐蚀管道剩余寿命预测的维修策略研究[D]. 王旭业. 西安建筑科技大学, 2021
- [2]基于风险的常减压装置管道腐蚀与寿命预测研究[D]. 刘岩新. 北京化工大学, 2021
- [3]基于机器学习的含腐蚀发展缺陷管道剩余强度研究[D]. 徐鲁帅. 兰州理工大学, 2021(01)
- [4]腐蚀油气管道的失效评估与安全寿命预测[J]. 王宝利,周秀丽,陈伟. 设备管理与维修, 2021(Z1)
- [5]供水管道完整性评价研究[D]. 王倍嘉. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [6]基于隐半马尔科夫动态优化模型的海底管道剩余寿命预测研究[D]. 裘瑾. 西安建筑科技大学, 2020
- [7]不完全维修下海底腐蚀管道剩余寿命预测与维修策略研究[D]. 张平. 西安建筑科技大学, 2020
- [8]埋地油气管道外腐蚀速率及剩余寿命预测模型优化研究[D]. 姚梦月. 西安建筑科技大学, 2020(01)
- [9]油气长输管线腐蚀剩余寿命预测研究[D]. 戴立越. 辽宁石油化工大学, 2019(06)
- [10]埋地油气管道腐蚀速率预测及剩余寿命研究[D]. 王文辉. 西安建筑科技大学, 2019(06)