海底管线腐蚀检测与腐蚀预测的研究
摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-12页 |
1 绪论 | 第12-46页 |
·海洋腐蚀环境 | 第12-16页 |
·海水腐蚀的特点 | 第12页 |
·海水腐蚀的电化学过程 | 第12-13页 |
·影响海水腐蚀的环境参数 | 第13-15页 |
·海洋腐蚀防护措施与防护新要求 | 第15-16页 |
·海底管线的电化学保护 | 第16-23页 |
·阴极保护原理 | 第17-18页 |
·阴极保护参数 | 第18-21页 |
·影响阴极保护电位和电流密度分布因素 | 第21页 |
·阴极保护的方法 | 第21-23页 |
·腐蚀电场数值仿真方法 | 第23-30页 |
·阴极保护电场数值仿真方法起源 | 第23-24页 |
·数值仿真方法的应用综述 | 第24-29页 |
·数值仿真方法的应用对比 | 第29-30页 |
·阴极保护系统的检测技术 | 第30-41页 |
·现有检测的方法 | 第30-32页 |
·减小测量误差技术综述 | 第32-38页 |
·固态参比电极的研究现状 | 第38-41页 |
·腐蚀预测研究现状 | 第41-44页 |
·人工神经元 | 第41-42页 |
·BP 神经网络算法 | 第42-44页 |
·研究目的和研究意义 | 第44-46页 |
2 腐蚀电场电位分布的数值仿真计算 | 第46-72页 |
·计算原理 | 第46-48页 |
·计算海水腐蚀电场电位分布的数学模型 | 第48-51页 |
·建立腐蚀控制方程 | 第48-50页 |
·边界条件 | 第50-51页 |
·数学模型 | 第51页 |
·腐蚀电场电位分布求解的边界元方法 | 第51-64页 |
·腐蚀电场的电位问题的边界积分方程 | 第52-54页 |
·边界积分方程的离散 | 第54-59页 |
·拐角问题的处理 | 第59-60页 |
·非线性边界腐蚀电场的迭代解法 | 第60-64页 |
·程序设计框图 | 第64-71页 |
·程序构成 | 第64-67页 |
·仿真计算算例 | 第67-71页 |
·本章小结 | 第71-72页 |
3 海底管线表面电位的不接触测量技术 | 第72-120页 |
·不接触测量技术研究背景和意义 | 第72-73页 |
·不接触测量技术测量原理 | 第73-74页 |
·不接触测量技术主要研究内容 | 第74-111页 |
·参比电极的研制与优化 | 第74-79页 |
·参比电极性能的测试 | 第79-100页 |
·信号测量探头的研制 | 第100-102页 |
·电极极化曲线测试技术 | 第102-103页 |
·环境电场分布电位测量系统的硬件设计 | 第103-109页 |
·实时测量与信号处理软件设计 | 第109-110页 |
·系统集成 | 第110-111页 |
·实验室水池仿真实验 | 第111-113页 |
·实验目的 | 第111页 |
·实验材料 | 第111页 |
·实验结果 | 第111-113页 |
·滨海实验 | 第113-117页 |
·实验目的 | 第113-114页 |
·实验材料 | 第114页 |
·实验步骤 | 第114-117页 |
·渤海实海检测 | 第117-118页 |
·本章小结 | 第118-120页 |
4 海洋环境中的管线钢腐蚀速度预测研究 | 第120-136页 |
·研究意义 | 第120-121页 |
·影响海底管线腐蚀速度的环境因素分析 | 第121-123页 |
·主要海水环境参数与钢材腐蚀速度之间的关系 | 第121-122页 |
·海水环境参数对管线钢腐蚀的影响分析 | 第122-123页 |
·腐蚀预测模型设计 | 第123-130页 |
·BP 神经网络算法简介 | 第123-124页 |
·基于BP 神经网络腐蚀预测结构设计 | 第124-126页 |
·网络学习程序设计 | 第126-129页 |
·BP 算法中权值迭代的设计 | 第129-130页 |
·基于BP 神经网络腐蚀预测程序设计 | 第130页 |
·预测模型验证 | 第130-135页 |
·样本数据获取 | 第130-133页 |
·训练数据选取 | 第133-134页 |
·BP 网络预测结果及误差 | 第134-135页 |
·本章小结 | 第135-136页 |
5 结论与展望 | 第136-140页 |
·结论 | 第136-138页 |
·展望 | 第138-140页 |
致谢 | 第140-142页 |
参考文献 | 第142-152页 |
附 录 | 第152-164页 |
A 实海环境电场分布电位测量程序 | 第152-161页 |
B 腐蚀速度预测程序 | 第161-164页 |
C 发表文章目录 | 第164页 |