基于LSTM融合注意力机制模型的腐蚀管道可靠性预测方法

李荣光; 陈斯讯; 孙伶

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2500635

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (2) :589-596 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2500635

石油、天然气工业

基于LSTM融合注意力机制模型的腐蚀管道可靠性预测方法

李荣光 ¹ ,
陈斯讯 ² ,
孙伶 ²

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Reliability Prediction Method for Corroded Pipelines Based on LSTM Model Integrated with Attention Mechanism

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摘要

腐蚀管道可靠性预测是保障管道系统安全运行的重要环节。针对现有腐蚀管道可靠性评价方法在处理多缺陷相关性和计算效率方面的不足,提出了一种基于LSTM融合注意力机制模型的腐蚀管道可靠性预测方法。该方法首先构建管段失效极限状态方程,计算单个腐蚀缺陷的失效概率;其次,利用高斯Copula函数表征多缺陷相关性,建立联合失效密度函数;然后,通过蒙特卡洛抽样生成失效样本,实现基于LSTM融合注意力机制模型实现失效概率的动态预测。结合中俄东线的管道内检测数据,分析了缺陷数量和腐蚀增长模型对管段可靠性的影响。结果表明,相较于传统的抽样算法,所提方法对腐蚀管道可靠性预测的平均绝对误差仅为0.039,计算时间仅为蒙特卡洛方法的1%。研究成果为含多缺陷的腐蚀油气管道可靠性评价提供了新的技术思路。

Abstract

The reliability prediction of corroded pipelines is an important part of ensuring the safe operation of pipeline systems. Aiming at the deficiencies of the existing reliability evaluation methods for corroded pipelines in dealing with the correlation of multiple defects and computational efficiency, a method for predicting the reliability of corroded pipelines based on the model of LSTM(long short-term memory) integrated with the attention mechanism was proposed. First, this method constructed the limit state equation of the pipeline section failure and calculated the failure probability of a single corrosion defect. Second, the Gaussian Copula function was used to characterize the correlation of multiple defects, and a joint failure density function was established. Then, failure samples were generated through Monte Carlo sampling, and the dynamic prediction of the failure probability was realized by the model of LSTM integrated with the attention mechanism. Combined with the pipeline internal inspection data of the China-Russia Eastern Gas Pipeline, the influences of the number of defects and the corrosion growth model on the reliability of the pipeline section were analyzed. The results show that, compared with the traditional sampling algorithm, the average absolute error of the proposed method for predicting the reliability of corroded pipelines is only 0.039, and the calculation time is only 1% of that of the Monte Carlo method. The research achievements provide a new technical idea for the reliability evaluation of corroded oil and gas pipelines with multiple defects.

Graphical abstract

关键词

天然气管道 / 腐蚀 / 可靠性预测 / 深度学习

Key words

natural gas pipeline / corrosion / reliability prediction / deep learning

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李荣光, 陈斯讯, 孙伶. 基于LSTM融合注意力机制模型的腐蚀管道可靠性预测方法[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(2): 589-596 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2500635

LI Rong-guang, CHEN Si-xun, SUN Ling. Reliability Prediction Method for Corroded Pipelines Based on LSTM Model Integrated with Attention Mechanism[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(2): 589-596 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2500635

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管体腐蚀是导致油气管道事故的主要诱因。尽管目前已有多种管道防腐措施,一定程度上降低了管道意外事故的发生频率,但在管体的腐蚀监测和可靠性评估方面仍存在不足^[1]。随着管网智能化的发展,人工智能技术被不断应用于保障油气管道的安全性和可靠性。因此,发展油气管道缺陷数据智能化分析技术,研究腐蚀管道可靠性评价方法,建立油气管道腐蚀失效模型,可极大程度降低油气管道安全事故,减少经济损失和环境污染,提高管道的运行效率和使用寿命,对保障油气管网安全稳定运输具有重要意义。

目前相关研究主要聚焦于管道失效的建模方法和求解方法两方面,常采用的独立变量假设的方法对腐蚀管道进行建模,并借助蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation, MCS)方法进行腐蚀管道可靠性评估^[2-4]。上述方法虽然可以初步解决对单一腐蚀缺陷管道的可靠性评价,但并未考虑多个腐蚀缺陷生长的相关性,且基于MCS的抽样效率较低。为解决这一问题,中外学者针对腐蚀管道可靠性问题进行了大量研究工作。李长俊等^[5]重点考虑失效模式竞争性和变量相关性,提出了腐蚀管道时变失效概率预测方法,所提方法可适用于极小概率事件的预测。Wen等^[6]提出了一种基于ANN的建模方法,通过优化训练样本的输入顺序、神经网络初始权重和偏差进而提高了模型的计算效率,减少了训练集随机行为对计算结果的影响,但该研究仅考虑了单个缺陷。张鹏等^[7]研究了4种随机变量相关性对腐蚀管道失效概率的影响,明确了不同变量相关性对不同管道失效模式的影响,但该研究仅考虑了随机变量相关,且没有对计算效率进行深入讨论。Li等^[8]开发了一种基于多种故障模式的腐蚀管道可靠性动态评价方法。该方法考虑了失效发生时间对构建失效模式的影响,研究了腐蚀缺陷几何分布对腐蚀管道可靠性的影响等,虽然取得较好的定性结论,但该方法增加了计算时间。王赤宇等^[9]提出了基于两层相关性的腐蚀管道失效概率计算方法,该方法改善了采用传统独立假设计算管道失效概率的弊端,但缺乏对所提方法求解效率的分析,且其是否可以应用于多层缺陷相关性还有待验证。

因此,综合考虑多个腐蚀缺陷相关性的管道建模方法和求解方法的计算效率,现提出一种基于长短期记忆网络融合注意力机制(LSTM-attention)的腐蚀管道可靠性预测方法。在管道失效模型构建方面,采用高斯Copula函数,建立多种相关性作用下的腐蚀管道失效概率计算模型,形成基于多个腐蚀缺陷相关性的油气管道可靠性评价技术;在可靠性求解方法方面,深入分析缺陷数量和腐蚀增长模型对管段可靠性的影响,采用LSTM与注意力机制相结合的方法提高模型的计算效率,实现失效概率的动态预测。最后应用中俄东线北段管道的内检测数据验证所提方法的可行性和有效性。以期为建立油气管道系统可靠性分析方法奠定基础,为保障油气管道系统安全高效运维提供科学依据。

1 腐蚀管道失效机理模型

管道腐蚀是导致油气输送系统运行中断的主要原因之一,其失效形式和机理直接关系到管道可靠性的准确评估。针对腐蚀管道的主要失效模式,构建了小孔泄漏和爆裂两种失效模式下的极限状态方程,并基于腐蚀缺陷的生长模型,研究其失效概率随时间的动态演化规律。

腐蚀缺陷会随着时间的推移逐渐扩展,其深度和长度的增长最终导致管道失效。主要失效形式包括:小孔泄漏:当腐蚀缺陷的最大深度超过壁厚的80%时,管道会发生局部泄漏,表现为内部压力下的介质从缺陷处流出。小孔泄漏的发生是由腐蚀缺陷深度的过快增长所致,其对运行压力的敏感性较低。爆裂:在运行压力的作用下,管道壁厚不足以承受内部压力时,会发生不可控的破裂。爆裂的发生与缺陷的深度和长度密切相关,尤其在管壁强度和缺陷尺寸相互作用下,其失效风险显著提高。

1.1 腐蚀管道的极限状态函数

为了定量描述腐蚀缺陷的失效机理,基于小孔泄漏和爆裂失效的物理过程,分别构建了两种失效模式下的极限状态方程。

1.1.1 小孔泄漏极限状态方程

小孔泄漏的临界条件为缺陷深度d(t)超过壁厚的80%,其极限状态方程可表示为

(1)

${g}_{1}\left(t\right)=0.8{w}_{t}-d\left(t\right)$

(2)

${g}_{2}\left(t\right)={P}_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}\left(t\right)-{P}_{\mathrm{o}\mathrm{p}}\left(t\right)$

式中:g₁(t)为小孔泄漏的临界状态;g₂(t)为压力方面的临界状态;w_t为t时刻管壁厚度,mm;d(t)为t时刻腐蚀缺陷的深度,mm;P_max(t)为t时刻管道所能承受的最大压力,MPa;P_op(t)为t时刻管道的操作压力,MPa。

1.1.2 爆裂极限状态方程

爆裂失效的临界条件为运行压力,超过管道在缺陷影响下的爆裂压力。爆裂压力的计算公式为

(3)

${p}_{\mathrm{b}}\left(t\right)=\chi \frac{2{w}_{t}{\sigma }_{\mathrm{u}}}{D}\left\{\left[1-\frac{d\left(t\right)}{{w}_{t}}\right]\left(1-\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}\left\{\frac{-0.157l\left(t\right)}{\sqrt{\frac{D[{w}_{t}-d(t\left)\right]}{2}}}\right\}\right)\right\}$

式(3)中:p_b(t)为t时刻缺陷影响下管道的爆裂压力, MPa;χ为管道相关系数,用于修正爆裂压力的计算;σ_u为管道材料的最小抗拉强度,MPa;D为管道直径,mm;l(t)为t时刻腐蚀缺陷的长度,mm。

1.2 失效概率模型

在腐蚀管道的可靠性分析中,失效概率建模是量化管道系统失效风险的关键方法,其核心是通过极限状态方程描述失效条件,并结合随机变量的概率分布,计算失效概率。极限状态方程定义了系统从安全状态过渡到失效状态的临界条件,随机变量的分布则反映了系统输入参数的不确定性。腐蚀管道各种失效模式的失效概率模型如下。

(1)腐蚀穿孔。

(4)

${P}_{\mathrm{s}1}\left(t\right)=P\left[{g}_{1}\right(t)\le 0\bigcap {g}_{2}(t)>0]$

(2)局部爆破。

(5)

${P}_{\mathrm{s}2}\left(t\right)=P\left[{g}_{1}\right(t)>0\bigcap {g}_{2}(t)\le 0]$

式中:P为概率,即腐蚀穿孔的失效概率;∩表示联合事件;P_s1(t)为腐蚀穿孔发生概率;P_s2(t)为局部爆破发生的概率。

极限状态方程中的所有参数均具有不确定性,因此需要用随机变量或随机过程进行描述。考虑到缺陷生长和运行压力随时间的变化特性,这些极限状态方程本质上是时间相关的。为简化分析,忽略运行压力随时间的波动,将其视为恒定值。

1.2.1 单缺陷失效概率计算

单个缺陷的失效概率可以通过极限状态方程定义为失效事件发生的概率。

(6)

$P\left({E}_{i}\right)=P\left[{g}_{i}\right(x)\le 0]={\int }_{{g}_{i}\left(x\right)\le 0}{f}_{{X}_{i}}\left(x\right)\mathrm{d}x$

式(6)中:P(E_i)为第i个腐蚀缺陷的失效概率;g_i(x)为缺陷的极限状态方程,如小孔泄漏或爆裂失效;f_{X_i}(x)为缺陷相关参数的联合概率密度函数。

1.2.2 多缺陷失效的联合概率

在实际工程中,多缺陷失效通常不是完全独立的。相邻缺陷可能受到相同腐蚀环境(如湿度、温度或介质腐蚀性)的影响,从而表现出一定的相关性。此时,联合失效概率不能简单地通过独立假设计算,而需要考虑缺陷失效之间的相关性。对于多个相关缺陷,联合失效概率可以通过联合分布函数计算,即

(7)

$P({E}_{1}\bigcup {E}_{2}\bigcup \dots \bigcup {E}_{N})=1-P\left({\cap }_{i=1}^{N}{\stackrel{-}{E}}_{i}\right)$

式(7)中:E_N为第N个腐蚀缺陷发生失效的事件,用于标识多缺陷场景中第N个缺陷的失效状态;

${\stackrel{-}{E}}_{i}$

为第i个腐蚀缺陷未发生失效的事件。

1.3 腐蚀生长模型

腐蚀缺陷的动态演化是影响管道可靠性的重要因素,其生长过程通常包括初始缺陷的扩展以及腐蚀环境的影响。采用线性生长模型描述缺陷深度和长度随时间的变化。

(8)

$d\left(t\right)={d}_{0}+{v}_{\mathrm{d}}t$

(9)

$l\left(t\right)={l}_{0}+{v}_{\mathrm{l}}t$

式中:d(t)、l(t)分别为t时刻腐蚀缺陷的深度和长度,mm;d₀、l₀分别为缺陷的初始深度和长度,mm;v_d、v_l分别为腐蚀缺陷的深度和长度增长速率,mm/年。

2 腐蚀相关性模型

在多缺陷腐蚀管道的可靠性评估中,管道中的缺陷通常会受到相同的运行条件和外部环境(如温度、湿度和压力)的影响,因而表现出较强的相关性。传统的独立假设模型在多缺陷相关性较强的情况下会导致失效概率的低估或高估。为此,采用Copula方法建模缺陷之间的相关性,从而更准确地描述多缺陷失效事件的联合概率分布。

2.1 Copula方法的基本原理

Copula函数是一种将随机变量的边缘分布和其联合分布分离的数学工具。根据Sklar定理,多维联合分布

$F({x}_{1},{x}_{2},\dots,{x}_{n})$

可以表示为边缘分布F_{X_i}(x_i)和Copula函数C的组合^[10]。

(10)F(x₁,x₂,…,x_n)=C[F_X₁(x₁),F_X₂(x₂),…,F_{X_n}(x_n)]

式(10)中:

$F({x}_{1},{x}_{2},\dots,{x}_{n})$

为随机变量x₁,x₂,…,x_n的联合分布函数;F_{X_i}(x_i)为第i个随机变量的边缘分布函数;

$C({u}_{1},{u}_{2},\dots,{u}_{n})$

为Copula函数,定义在[0,1]ⁿ,且满足累积分布函数的性质。通过Copula函数,边缘分布和相关性结构可以独立建模,从而为多变量的相关性分析提供了灵活性。

油气管道中多腐蚀缺陷之间通常存在一定的相关性,如缺陷的深度、长度以及腐蚀生长速率可能受到相似的外部环境影响。为准确评估管道失效概率,引入高斯Copula函数,综合表征随机变量和多缺陷之间的相关性,构建联合失效概率模型。腐蚀管道的随机变量(如管径、壁厚、缺陷深度和长度等)通常并非独立,而是存在一定的相关性。为了描述这些随机变量的联合分布特性,采用高斯Copula函数建模。其数学形式为

(11)C(u₁,u₂,…,u_n)=Φ_R[Φ^-1(u₁),Φ^-1(u₂),…,Φ^-1(u_n)]

式(11)中:

$\Phi $

为标准正态分布的累积分布函数CDF;

${\Phi }^{-1}\left({u}_{i}\right)$

为标准正态分布的逆函数,其中,i=1,2,…,n;

${\Phi }_{R}$

为带相关性矩阵R的多维正态分布函数,相关性矩阵R满足正定性。

高斯Copula函数基于高斯分布的特性,能够灵活地描述多个随机变量之间的相关性。特别是在管道多缺陷条件下,高斯Copula函数能够更准确地描述管道的失效行为,为管道的安全运行提供更加可靠的保障。利用高斯Copula函数构造联合分布的步骤^[11]如下:①根据随机变量的边缘分布F_{X_i}(x_i),计算标准化的边缘值u_i=F_{X_i}(x_i);②使用高斯Copula函数C和相关性矩阵R,构建联合分布

$F({x}_{1},{x}_{2},\dots,{x}_{n});$

③从联合分布中生成样本,用于进一步的失效概率计算。

2.2 基于蒙特卡洛的腐蚀管道可靠性评估

蒙特卡洛抽样(Monte Carlo sampling)是一种通过随机模拟估计复杂系统失效概率的数值方法。对于腐蚀管道可靠性评估,根据腐蚀在获得具有相关性的随机变量样本后,采用蒙特卡洛抽样方法计算管道的系统失效概率P(E_f)^[12]。

(12)

$\mathrm{P}\left({E}_{\mathrm{f}}\right)=\frac{1}{N}\stackrel{N}{\sum _{k=1}}I\left({E}_{\mathrm{f}}^{k}\right)$

式(12)中:N为蒙特卡洛抽样次数;

${E}_{\mathrm{f}}^{k}$

为失效事件的指示函数,当管段发生爆裂函数值取2,管段发生小泄漏取值1,管段状态完好为0。

在蒙特卡洛抽样中,抽样次数N是影响计算结果精度和效率的核心因素。如图1所示,对于管段失效概率评估,应保证抽样具备无偏性和方差收敛性,选择概率收敛的最小抽样次数,作为蒙卡的抽样次数。在大样本条件下可近似为正态分布,蒙特卡洛的最小抽样次数为

(13)

$\mathrm{N}\ge \frac{{Z}^{2}(1-{\hat{P}}_{\mathrm{f}})}{{\delta }^{2}{\hat{P}}_{\mathrm{f}}}$

式(13)中:Z为标准正态分布的分位点;

${\hat{P}}_{\mathrm{f}}$

为管段失效概率的无偏估计;

$\delta $

为可接受的误差。

3 腐蚀管道失效概率预测模型

传统的基于蒙特卡罗的腐蚀管道可靠性评估方法,基于模拟生成的海量样本逼近状态函数的真实空间分布,此种方法的模拟效率随问题规模扩大快速下降。建立腐蚀管道失效概率预测模型,可以快速、准确地描述腐蚀管道可靠性随时间变化的规律。以t时刻管道中各缺陷的长度、宽度、深度为输入,输出t时刻管段处于正常状态、泄漏状态、破裂状态的概率。腐蚀管道失效概率预测模型的基本框架如图2所示。

腐蚀管道失效概率预测模型共包括三部分:输入层、隐藏层和输出层。如图3所示,LSTM模型的基本构造为细胞单元^[13-14],其前向计算方法为

(14)

$\left\{\begin{array}{l}{f}_{t}=\sigma ({W}_{fh}{h}_{\mathrm{t}-1}+{W}_{fx}{x}_{t}+{b}_{\mathrm{f}})\\ {i}_{t}=\sigma ({W}_{ih}{h}_{\mathrm{t}-1}+{W}_{ix}{x}_{t}+{b}_{\mathrm{i}})\\ {o}_{t}=\sigma ({W}_{oh}{h}_{\mathrm{t}-1}+{W}_{ox}{x}_{t}+{b}_{\mathrm{o}})\\ {c}_{t}={f}_{t}{c}_{\mathrm{t}-1}+{i}_{t}\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{h}\left({W}_{cx}\right[{h}_{\mathrm{t}-1},{x}_{t}]+{b}_{\mathrm{c}})\\ {h}_{t}={o}_{t}\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{h}\left({c}_{t}\right)\end{array}\right.$

为进一步增强模型对关键时间步和特征的关注能力,在LSTM层之后引入注意力机制。注意力权重的计算公式^[15-16]为

(15)

${\alpha }_{t}=\frac{exp\left({e}_{t}\right)}{\stackrel{T}{\sum _{k=1}}\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}\left({e}_{k}\right)}$

(16)

$P\left({E}_{\mathrm{f}}\right)=\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{i}\mathrm{d}({W}_{\mathrm{o}}z+{b}_{\mathrm{o}})$

式中,α_t为t时刻注意力权重;e_t、e_k分别为t和k时刻的注意力评分;W_o为输出层权重矩阵,用于对输入特征z进行线性变换;z为输入到输出层的特征向量;T为总时间。

3.1 模型参数

LSTM-attention模型包括4层结构,分别是输入层、两层LSTM隐藏层和输出层。在该模型中,LSTM层的神经元数为64,注意力机制被引入以动态调整时间步的特征权重,突出关键特征对预测结果的影响,优化器采用了Adam算法。采用网格搜索方法,对学习率(0.1、0.01、0.001)和批次大小(16、32、64、128)等关键超参数进行评估。实验结果表明,设置学习率为0.001和批次大小为64时,模型实现了最快的收敛速度和最佳的泛化性能。数据集被分为训练集(60%)、验证集(20%)和测试集(20%)。训练过程中,随着模型不断优化,训练集和验证集的损失值显著降低,训练集损失从初始的0.127下降至0.000 4,验证集损失从 0.026 下降至0.000 6。这表明模型具备良好的收敛性,并能在验证集上展现出较强的泛化能力,有效预测腐蚀管道的可靠性。

使用均方误差(mean square error,MSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方误差(mean absolute percentage error,MAPE)作为算法准确度的评价指标。

(17)

$MAE=\frac{1}{T}\stackrel{T}{\sum _{t=1}}\left|{P}_{t}^{\mathrm{m}\mathrm{c}}-{P}_{t}^{\mathrm{p}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{d}}\right|$

(18)

$MSE=\frac{1}{T}\stackrel{T}{\sum _{t=1}}({P}_{t}^{\mathrm{m}\mathrm{c}}-{P}_{t}^{\mathrm{p}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{d}}{)}^{2}$

(19)

$MAPE=\frac{1}{T}\stackrel{T}{\sum _{t=1}}\left|\frac{{P}_{t}^{\mathrm{p}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{d}}-{P}_{t}^{\mathrm{m}\mathrm{c}}}{{P}_{t}^{\mathrm{m}\mathrm{c}}}\right|$

式中:

${P}_{t}^{\mathrm{m}\mathrm{c}}$

为t时刻蒙特卡洛抽样得到的管道可靠性;

${P}_{t}^{\mathrm{m}\mathrm{c}}$

为t时刻所提算法预测的管道可靠性。

4 算例分析

以中俄东线北段的天然气腐蚀管道为例,基于中俄东线的管网智能决策支持平台提供的数据,验证所提出方法的可靠性。该管道的管道全长为189.2 km,管道直径D为1 422 mm,设计压力12 MPa。管道采用API 5L标准X80钢制成。最小屈服强度为551 MPa,最小抗拉强度为620 MPa。中俄东线北段于2017年建设,2022年进行了内检测。内检测共计共发现7 处深度超过1%的环焊缝异常,检测到的最大腐蚀深度为25%,共计收集到102 803条管体腐蚀缺陷数据。结合检测报告结果,统计腐蚀深度、腐蚀长度等数据分布。参照文献[9],采用对数分布、威布尔分布描述腐蚀增长速率。管道的基本设计参数和腐蚀的缺陷参数分别如表1和表2所示。基于收集的腐蚀缺陷参数,通过Copula函数得到多个缺陷的分布函数,生成考虑缺陷相互作用的缺陷管道样本;作为深度学习模型的训练集。

管道系统状态的概率分布是评估其长期可靠性的关键指标。如图4所示,管道正常状态的概率随时间显著下降,管道泄漏的概率在第20年时达到峰值0.5,之后随时间逐渐减小;而管道断裂的概率在20年后增加,至30年时达到0.4。这些数据表明,随着时间的推移,管道系统的可靠性逐渐降低,泄漏和断裂的风险显著增加。

缺陷参数变化对管道可靠性的影响分析如图5所示,随着缺陷深度变化率的增加,系统可靠性急剧下降,尤其在负变化率区域,可靠性从0.294降至接近0。相比之下,缺陷长度的变化对可靠性的影响较小,可靠性变化较为平缓。这表明在管道完整性管理中,监测缺陷深度比控制缺陷长度更为关键。

另一方面,缺陷数量是影响管道系统状态随时间变化的概率分布的主要因素。如图6所示,随着缺陷数量的增加,管道系统状态的恶化速度加快。当缺陷数量为2时,管道系统状态的概率下降较慢,至30年时降至约0.2;而缺陷数量为10时,概率在20年时即降至接近0。此外,在相同缺陷数量下,管道系统状态的概率随时间的变化趋势如图7所示。从图7中可以看出,随着时间的推移,管道系统状态的概率逐渐下降,且在20年左右出现明显的下降拐点。管道系统的可靠性在长期使用过程中会逐渐降低,且在一定时间后下降速度加快。管道从正常运行到泄漏、再到断裂的状态转变具有明显的时间依赖性。尤其是在中后期,泄漏与断裂状态的风险显著增加,反映出管道老化对可靠性的影响。

表3展示了不同模型的预测性能。如表3所示,LSTM-attention模型在所有模型中表现最佳,其R²得分为0.966,均方误差(mean squared error,MSE)为0.003,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为0.039,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为2.3%,结果表明该模型在拟合度、预测精度方面均优于其他模型。相比之下,线性回归模型的R²得分仅为0.735,MSE和MAE分别为0.024和0.124,明显低于其他模型,说明其在该任务上的预测性能较差。从计算复杂度上来看,蒙特卡洛算法在求解该问题时计算复杂度为O(n×t×d),其中n为缺陷数量,t为评价周期,d为抽样样本数;所提算法的计算复杂度为O(n×t),所提方法的计算复杂度更低。在计算效率方面,不同数量管道缺陷下算法计算时间的对比结果如图8所示,从图8可以发现,在评价结果相近的情况下,预测模型的计算时间约为1 s,计算时间仅为蒙特卡洛方法的1%,大大提高了可靠性评价的效率。

5 结论

针对现有的基于蒙特卡洛抽样的管道腐蚀预测模型的效率低下的局限性,提出了一种基于LSTM融合注意力机制的天然气管道腐蚀失效概率预测模型,基于现场实际数据验证了其可行性,得出如下结论。

(1)提出了一种基于LSTM融合注意力机制的腐蚀管道可靠性预测方法,能够有效解决传统方法在处理多缺陷相关性及计算效率上的局限性。通过构建管段失效极限状态方程,并结合高斯Copula函数描述多缺陷之间的相关性,本文方法能够准确动态预测腐蚀管道的失效概率。

(2)在实验验证方面,基于中俄东线管道内检测数据,本文方法在预测管段可靠性时,能够准确分析缺陷数量和腐蚀增长模型对管道可靠性的影响。与传统的抽样算法相比,所提方法的平均绝对误差仅为0.039,计算时间仅为蒙特卡洛方法的1%,展现了优异的计算效率和预测精度。

(3)为含多缺陷的腐蚀油气管道可靠性评估提供了创新的技术方法,能够为管道安全监控和运行管理提供更加高效、准确的决策支持。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

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