Прогнозирование скорости коррозии углеродистой стали на основе алгоритма чередующихся математических ожиданий (АСЕ)

摘要

На основе динамических экспериментов по коррозии предложена новая модель для прогнозирования скорости коррозии, основанная на алгоритме чередующихся математических ожиданий (alternating condition expectation — ACE). Данная модель позволяет более точно спрогнозировать скорость коррозии для широкого диапазона температур, pH и концентраций ионов Ca2+, HCO3ˉ, MG2+, Clˉ, SO_4~(2-). На основании испытаний, проведенных на проверочной группе образцов, подтверждена надежность модели, а также доказана ее высокая точность. Анализ чувствительности на основе коэффициента ранговой корреляции выявил, что основным фактором, влияющим на скорость коррозии стали группы прочности N80, является величина рН. Также проведен сравнительный анализ результатов, полученных при помощи алгоритма АСЕ, с результатами, полученными при помощи нейронной сети с обратным распространением ошибки обучения (back propagationneural network — BPNN) и метода опорного вектора регрессии (support vector regressio — SVR). В результате было выявлено, что модель на основе алгоритма АСЕ имеет большую точность по сравнению с другими применяющимися на сегодняшний день моделями.