研究背景与问题

随着我国工业的快速发展，净化厂作为能源转换和环境保护的关键设施，其工艺管线的腐蚀问题日益凸显。腐蚀不仅会造成设备损坏、泄漏事故，还可能影响净化厂的安全运行和经济效益。因此，如何准确预测净化厂工艺管线的腐蚀速率，对于预防设备故障、优化维检修计划、保障净化厂的安全高效运行具有重要意义。

研究方法

本研究基于现场在线腐蚀探针采集的380组时间序列腐蚀速率数据，通过基础数据处理后，构建了一种融合自适应噪声完整集成经验模式分解（compleX Empirical Mode Decomposition, EMD）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的混合模型。首先，利用EMD方法对腐蚀速率数据进行分解，提取出不同尺度的特征信息；其次，采用LSTM模型对分解后的特征信息进行训练，以实现对腐蚀速率的智能预测。此外，为提高预测精度，进一步引入自适应噪声方法对模型进行优化。

核心结果

实验结果表明，所提出的混合LSTM模型在腐蚀速率预测方面具有显著优势。与传统预测方法相比，该模型在预测精度、泛化能力等方面均有显著提升。具体而言，与传统模型相比，该模型的预测误差降低了20%，且在训练集和测试集上的预测效果均达到优秀水平。此外，通过对实际腐蚀速率数据进行预测，验证了该模型在实际应用中的有效性和实用性。

结论与意义

本研究提出的基于混合LSTM模型的净化厂工艺管线腐蚀速率智能预测方法，为净化厂腐蚀速率预测提供了一种新的思路。该方法不仅能够有效提高腐蚀速率预测的准确性，还能为净化厂设备维护、工艺优化和安全管理提供有力支持。此外，该研究对于促进我国净化工业的可持续发展，降低腐蚀造成的经济损失，具有积极的社会和经济效益。