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新型防腐材料联合防护措施

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新型防腐材料联合防护措施

发布日期:2019-09-19 作者: 点击:

为控制埋地金属管道在土壤中的电化学腐蚀,公认的做法是采用外防腐层和阴极保护的联合防护措施。其中新型防腐材料外防腐层是主要防腐手段,阴极保护作为防腐层防腐的补充手段,为防腐层缺陷处的管道外表面提供电化学保护。

国内埋地管道防腐层阴极保护电位检测多数仍为人工逐点检测,不仅操作不便还容易造成误差。基于单片机和GPRS模块的采集与无线传输系统,实现对阴极保护电位的采集及无线传输。对无线数据采集系统中电位采集部分及无线收发部分的硬、软件设计进行了详细说明。实测表明,本系统对信号的测定工作兼具稳定及准确度高的特点,并能够对测得阴极保护电位数据进一步处理分析,达到了预期要求。

新型防腐材料外防腐层的在役状态对保证安全生产和延长埋地钢质管道的使用寿命至关重要。为掌握埋地钢质管道外覆盖层的性能状态,适时对其进行检测、量化防腐层的状况,对安全程度进行有效的分级评价。 为了分析判断管道外防腐层的使用寿命,有必要在现场检测的基础上,对管道防腐保温层的失效类型、破损程度进行诊断。然而,在对检测所得的数据进行分析评价的时候,由于一些影响因素具有随机性、模糊性和不完整性等特点,常规方法对管道防腐层的级别评定常常存在不适应性。

人工神经网络具有高度非线性映射能力、大规模并行分布处理和良好的自适应学习机制,很适合求解传统模式识别方法难以建模解决的问题。针对管道防腐层防腐级别评价中的若干问题,应用了BP人工神经网络算法,为管道进行风险性评估与经营决策提供科学依据。 BP神经网络算法容易陷入局部极值,其评价结果具有一定误差。结合遗传算法进行优化神经网络权值,建立了针对埋地管道腐蚀防护系统性能评价的遗传神经网模型。遗传算法是一种全局性的、稳健的搜索优化方法,可以有效克服神经网络训练过程中容易收敛于局部最小值的缺点。将遗传算法与神经网络相结合,可以使神经网络扩大搜索空间、提高计算效率以及增强神经网络建模的自动化程度。

该综合评价模型使用遗传算法优化神经网络的连接权值,通过个体的不断进化,实现神经网络连接权值的优化。通过对检测数据、管道材质、环境因素等样本的学习,得到更加贴近管道运行真实状况的评价模型。使用该评价模型计算后续的检测数据,可以得出更加切合实际的管道腐蚀防护状况综合评价结果,实现了在缺乏普适明确计算公式的条件下,对复杂多变的埋地管道腐蚀防护状况进行准确评价。

新型防腐材料价格

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关键词:新型防腐材料价格,新型防腐材料厂家

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