董 超，胡艷珍，李晨光

（1.天津理工大學(xué) 天津市復(fù)雜系統(tǒng)控制理論及應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300384；2.中國(guó)石油化工股份有限公司天津分公司，天津 300271）

0 引言

隨著循環(huán)冷卻水的不斷重復(fù)利用，受到水源、工藝條件和工藝介質(zhì)等的影響，循環(huán)冷卻水水質(zhì)會(huì)不斷惡化，容易導(dǎo)致設(shè)備形成水垢、產(chǎn)生腐蝕，進(jìn)而影響設(shè)備壽命、安全生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行[1]。循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的腐蝕預(yù)測(cè)一直是研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。

國(guó)外最早的學(xué)者通過(guò)某一特定參數(shù)判斷腐蝕傾向。1936年朗格利爾（Langelier）根據(jù)水中碳酸溶解平衡理論通過(guò)計(jì)算水中實(shí)際PH值與飽和PH值的差值來(lái)判斷腐蝕結(jié)垢趨勢(shì)，稱(chēng)為朗格利爾指數(shù)[2]。1944年雷茲納（Ryznar）提出了雷茲納（Ryznar）指數(shù)RSI。1972年法特諾（Feitler）提出了臨界指數(shù)[3]。1979年帕科雷卡斯（Puckorius）通過(guò)對(duì)朗格利爾指數(shù)和雷茲納指數(shù)的修改，提出了在實(shí)際應(yīng)用中更為準(zhǔn)確的純經(jīng)驗(yàn)指數(shù)PSI[4]。隨后國(guó)內(nèi)外學(xué)者們提出了一系列模型。1998年日本學(xué)者武田均, 丸屋剛利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鋼筋的腐蝕進(jìn)行了預(yù)測(cè)，奠定了后來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛使用[5]。2010年Lason T.E.和Skold R.V提出拉森腐蝕指數(shù)，通過(guò)大量的研究得出水質(zhì)對(duì)鐵的腐蝕性與氯離子、硫酸根離子和堿度有關(guān)[6]。2013年AliChamkalani, MiladArablooNareh’ei,RezaChamkalani, MohammadHadizargari, MohammadReza Dehestani-Ardakani和Mansoor Farzam初次基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的流程線(xiàn)研究了CO2腐蝕預(yù)測(cè)軟計(jì)算方法[7]。2014年?yáng)|北電力大學(xué)曹生現(xiàn)等根據(jù)由循環(huán)冷卻水在線(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)測(cè)得到的某電廠(chǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，應(yīng)用范數(shù)灰色關(guān)聯(lián)法得到腐蝕的主要影響因素，然后應(yīng)用基于粒子群算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)腐蝕速率[8]。2015年天津理工大學(xué)董超等人利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)循環(huán)水腐蝕建立了預(yù)測(cè)模型[9]。2016年Sobhan Hatami, Alireza Ghaderi-Ardakani,Mohammad Niknejad, Farzan Karim, Mohammad R. Rasaei和Amir H. Mohammadi使用基于最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）混合模型建立了一個(gè)預(yù)測(cè)CO2腐蝕率的模型。結(jié)果表明，高斯核函數(shù)是所需的功能，可以提供高的精度預(yù)測(cè)在石油和天然氣行業(yè)的二氧化碳腐蝕[10]。但是由于腐蝕是一個(gè)典型的非線(xiàn)性問(wèn)題[11]，學(xué)者們所提出的模型均有一定的局限性，由此本文旨在提出一個(gè)會(huì)更加精確且應(yīng)用廣泛的模型。PCA-SS-LSSVM算法是一個(gè)可以解決非線(xiàn)性并且對(duì)輸入數(shù)據(jù)沒(méi)有要求的具有自學(xué)習(xí)能力的算法，其可以很好地進(jìn)行腐蝕預(yù)測(cè)，本文利用這一算法取得了相應(yīng)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

1 PCA-SS-LSSVM

PCA-SS-LSSVM是一種標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)的改進(jìn)組合算法[12,13]。采用最小二乘線(xiàn)性方程代替?zhèn)鹘y(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)向量機(jī)中ε不敏感損失函數(shù)，從而將原來(lái)的非線(xiàn)性約束轉(zhuǎn)變?yōu)榫€(xiàn)性約束[14,15]。利用分散搜索算法（SS）對(duì)懲罰因子和核函數(shù)寬度進(jìn)行尋優(yōu)，從而找到最優(yōu)組合來(lái)提高模型的精度[16,17,18]。由此就形成了擴(kuò)展的向量機(jī)SS-LSSVM。由于結(jié)垢問(wèn)題受到眾多因素影響，因此引入了主成分分析（PCA）對(duì)其進(jìn)行了降維處理，以達(dá)到不影響模型精度的條件下提高計(jì)算速度的目的[19,20]。其算法結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

圖1 算法結(jié)構(gòu)框圖

由上圖可知該算法的輸入變量在經(jīng)過(guò)PCA降維處理之后得到主成分，并將其作為模型的輸入進(jìn)行訓(xùn)練建模。其中模型的參數(shù)尋優(yōu)由SS得到。經(jīng)過(guò)SS-LSSVM的建模預(yù)測(cè)之后輸出變量，當(dāng)輸出變量的誤差允許值超過(guò)設(shè)定范圍，則返回輸入重新計(jì)算。該算法的流程圖如圖2所示（Pr為PCA降維以后得到的成分）。

2 基于PCA的腐蝕因素相關(guān)性分析

主成分分析是把各變量之間互相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行簡(jiǎn)化分析的方法。在力求數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下，對(duì)高維的變量空間降維。本文的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于某石化企業(yè)循環(huán)冷卻水系統(tǒng)近幾年的生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)。其中對(duì)腐蝕有影響的水質(zhì)因素有15個(gè)，具體如表1所示。

圖2 算法流程圖

本文實(shí)驗(yàn)研究中選取了其中200天的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，初始樣本如表2所示。

對(duì)表中原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后，使用PCA算法隨其進(jìn)行降維處理分析，得到的主成分貢獻(xiàn)率如表3所示，圖3為特征值的碎石分布。

圖3 碎石分布

表2 初始樣本數(shù)據(jù)表

表3 特征值及其累計(jì)貢獻(xiàn)率

從表3可以看出，前6個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率已超過(guò)90%，另外在圖3中，主成分?jǐn)?shù)在m=2處有明顯拐點(diǎn)，但要求提取的主成分包涵原信息的90%以上，為此提取的主成分個(gè)數(shù)為6，其中F1～F6為降維后的6個(gè)新變量，通過(guò)特征值向量表示為如下表達(dá)式：

由上式主成分因子可以得到在15個(gè)水質(zhì)因素中pH值、總磷、電導(dǎo)率、鈣離子、氯離子、濁度對(duì)腐蝕速率的影響較大，與實(shí)際生產(chǎn)中結(jié)論一致。

3 基于SS-LSSVM的預(yù)測(cè)模型

3.1 SS優(yōu)化LSSVM模型

SS算法是一種功能等同于GA、PSO等的優(yōu)化算法，其目的是為了尋找懲罰因子與核函數(shù)寬度的最優(yōu)化解。SS算法較之GA有實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)跟蹤功效，較之PSO可以避免局部尋優(yōu)弊端。本文利用SS算法優(yōu)化LSSVM模型中，就是要尋找懲罰因子C與核函數(shù)寬度γ，使得LSSVM訓(xùn)練集中預(yù)測(cè)均方差E最小、決定系數(shù)R最大。在訓(xùn)練LSSVM中，關(guān)于解的編碼，是通過(guò)令個(gè)體I=(C,γ)，其中懲罰因子C=(0.01,1000)，核函數(shù)γ=[0.100]，另外SS算法參數(shù)設(shè)置為：初始解集的大小N=100，參考集中高質(zhì)量解集和多樣性解集的個(gè)數(shù)分別為10、10；局部搜索過(guò)程中迭代次數(shù)最多為30，終止參考集更新的迭代次數(shù)為200。在保證E最小，R最大的條件下，一次迭代計(jì)算，得到最優(yōu)的懲罰因子C=8.2751，核函數(shù)γ=0.0326。此時(shí)SS算法的收斂曲線(xiàn)如圖4所示。

圖4 SS算法收斂曲線(xiàn)

3.2 實(shí)例仿真結(jié)果

基于SS優(yōu)化后的LSSVM模型，利用PCA降維后的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行SS-LSSVM與GA-SS-LSSVM進(jìn)行腐蝕速率預(yù)測(cè)，得到仿真曲線(xiàn)如圖5、圖6所示。

圖5 SS-LSSVM仿真結(jié)果

圖6 GA-LSSVM仿真結(jié)果圖

SS-LSSVM和GA-LSSVM預(yù)測(cè)的均方差和標(biāo)準(zhǔn)方差如表4所示。

表4 各算法誤差表

由上表可知SS-LSSVM預(yù)測(cè)精度更高，優(yōu)于GALSSVM。

4 結(jié)論

本文利用某石化實(shí)際的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，基于PCA-SSLSSVM算法對(duì)循環(huán)冷卻水進(jìn)行了腐蝕預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)模型的訓(xùn)練得到了模型最優(yōu)的參數(shù)懲罰因子和核函數(shù)，并對(duì)SS-LSSVM與GA-LSSVM進(jìn)行了預(yù)測(cè)精度比較，得出了SS-LSSVM的精度更高的結(jié)論。本文的研究結(jié)論為循環(huán)冷卻水生產(chǎn)運(yùn)行提供了可靠地測(cè)趨勢(shì)，可以及時(shí)處理腐蝕問(wèn)題，具有很重要的工程使用價(jià)值。

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