探析油气储运中ANN技术的应用

李长志+杨波+梁代华+朱明+吴冕

摘 要：油气储运工程主要包括油气田集输、长距离输送管道、储存与装卸等，它是连接油气生产、加工、分配、销售诸环节的纽带。ANN技术也就是人工神经网络技术，ANN技术具有可以充分逼近任意复杂的非线性关系，具有很强的鲁棒性和容错性，能够同时处理定量、定性知识，能够优化设计、模式识别、联想记忆等特点，被广泛的应用在油气储运中。本文分析了ANN技术，并探讨了ANN技术在油气输送工程中的具体应用。

关键词：油气输送；ANN技术；意义；应用

1 ANN技术

ANN技术也就是人工神经网络技术。人工神经网络是一种通过模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。人工神经网络通过调节系统内部大量节点之间相互连接的关系，并对其之间关系进行信息处理，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力。人工神经网络技术（ANN技术）就是根据人工神经网络而提出来的处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统技术，利用人工神经网络技术可以通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。ANN技术通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法得以优化，所以人工神经网络技术也是数学统计学方法的一种实际应用。人工神经网络技术具有四个基本特征：非线性、非局限性、非常定性、非凸性。

就目前来说，常用的人工神经网络是Hopfield联想记忆网络，波尔兹曼学习机和网络误差反传（BP）试验方法。BP网络可以对油气管道油气泄漏、管道腐蚀速度等进行预测，所以在油气储运中，应用最多的是BPNN技术。

2 ANN技术在油气储运中的应用

（一）在油气储运中运用ANN技术的重要意义

油气储运工程主要包括油气田集输、长距离输送管道、储存与装卸等，它是连接油气生产、加工、分配、销售诸环节的纽带。ANN技术通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法得以优化，所以人工神经网络技术也是数学统计学方法的一种实际应用。人工神经网络（ANN）具有非线性、非局限性、非常定性、非凸性等特征，用人工神经网络技术的自适应能力学习管道的各种工况，对管道运行状况进行分类识别，从而更准确的检测油气储运管道泄漏情况和管道腐蚀速度。为了更加准确的检测油气储运管道泄漏情况和管道腐蚀速度，为了石油生产建设的需要，因此要在油气储运中运用人工神经网络技术（ANN技术）。

（二）ANN技术在油气储运中的具体应用

（1）在油气储运中应用ANN技术，是因为人工神经网络（ANN）具有以下的特点和优越性：第一，具有自学习功能。例如管道的油气泄漏情况或者管道腐蚀度进行识别时，首先要把不同管道的泄漏或腐蚀图像样板以及对应的应识别结果输入到人工神经网络系统（ANN）中，利用人工神经网络系统（ANN）的自学功能，学会识别其他的相类似的图像。人工神经网络（ANN）的自学习功能对于油气管道泄漏情况和管道腐蚀情况预测有特别重要的意义。第二，利用人工神经网络（ANN）的联想存储功能，把关于石油管道泄露或腐蚀等的各种情况进行相互的联想、比对，找出石油管道泄露的具体地方以及管道腐蚀的情况，进而提出切实可行的解决措施。第三，利用人工神经网络（ANN）的高速寻找优化解的能力，通过计算机的高速运算，找出解决石油运输中出现的问题的最佳方法。

（2）BPNN网络是一种基于广义2R规则的有监督的学习网络，属误差修正算法。采用BPNN网络对管道泄漏进行检测，主要是利用单元希望输出与实际输m之问的偏差作为连接权调整的参考，并最终减小这种误差。

（3）自适应模糊神绛网络系统具有自学习能力和非线性映射，它不仅能够获取信号的最佳估计，并且能够克服信号处理中存在的模型和噪声的不确定性、不完备性，所以可以用于噪声信号的非线性建模。利用自适应模糊神经网络系统的去噪可以提高压力信号、流量信号的信噪比。自适应模糊神经网络的自适应噪声抵消器具有实现简单、节省运行时间，能快速、有效地消除流量、压力信号中的各种噪声的特点，所以把自适应模糊神绛网络系统应用到油气储运中管道泄漏、腐蚀情况的检测中，提高泄漏检测和定位的精度。

（4）可以利用人工神经网络对油气管道的腐蚀过程和腐蚀速度进行预测。在油气输送管道中，由于各种油气性质的不同，再加上高速度、高循环率的运输，增加了油气管道的腐蚀程度。我们可以通过人工神经网络（ANN），采用逐步回归的方法对油气管道中的腐蚀程度和腐蚀速度进行预测，进而保证油气管道能够安全有效的运行。

3 结语

综上所述，油气储运工程主要包括油气田集输、长距离输送管道、储存与装卸等，它是连接油气生产、加工、分配、销售诸环节的纽带。ANN技术也就是人工神经网络技术，ANN技术具有可以充分逼近任意复杂的非线性关系，具有很强的鲁棒性和容错性，能够同时处理定量、定性知识，能够优化设计、模式识别、联想记忆等特点。在油气储运中用人工神经网络技术的自适应能力学习管道的各种工况，对管道运行状况进行分类识别，更准确的检测油气储运管道泄漏情况和管道腐蚀速度。

参考文献：

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[2]胡小芳，韩廷亮，盖国胜.用人工神经网络预测天然气管道内腐蚀速度[J].油气储运.2004，（09）：56-58.

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