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石油和天然气是世界燃料的主要构成成分,管道是长距离输送油气的重要结构。虽然管道是一种非常安全的能源运输方式,但也面临着许多威胁,尤其是腐蚀。如果管道发生故障,会带来巨大的环境危害与经济损失。由于在工程实际中,腐蚀形状多以不规则的群腐蚀形式出现,而现有的绝大部分计算剩余强度的方法,其对象都是单一腐蚀缺陷管道,从而使评价结果往往过于保守。为确定管道是否能正常服役,避免事故发生,有必要对多点腐蚀缺陷管道的失效压力及缺陷间相互作用机理进行研究分析,为管道的安全性评价提供参考依据。本文的主要研究内容如下:（1）依据有限元分析的一般流程,根据实际研究问题,设定有限元分析的具体参数,建立有限元分析模型,对多点腐蚀缺陷管道失效压力进行分析预测。将本文通过建立有限元模型得到的预测结果与爆破实验和文献计算结果分别对比,并进行误差分析,表明有限元计算与真实结果基本吻合,验证了用有限元模型进行多点腐蚀缺陷管道预测的准确性。（2）建立基于PSO-BP的多点腐蚀缺陷管道失效压力的预测模型。首先,结合收集的多点腐蚀管道爆破实验数据,利用Lasso回归筛选出失效压力影响因素,确定BP神经网络的输入变量;然后,用PSO（粒子群算法）优化BP神经网络初始权值阈值;最后,将优化训练后的BP神经网络用于管道失效压力的预测。通过误差分析,得出PSO-BP神经网络计算结果与真实结果偏差不大,表明用PSO-BP建立的多点腐蚀管道失效压力的预测模型,具有较高的准确性。（3）用同一工况的管道,对比分析有限元与PSO-BP两种模型的预测效果,比较两种方法各自的适用性与准确性。并将两种方法与常用的评价标准RSTRENG方法和DNV-RP-F101进行比较。结果显示,本文提出的两种方法的预测值均优于常用评价标准。有限元较PSO-BP预测精度更高,但工作量大,而神经网络仅通过一定量的样本量进行训练,便可预测。（4）将有限元与PSO-BP模型的优势结合,提出基于有限元-BP神经网络的多点腐蚀缺陷相互作用分析,利用有限元建立数据库,训练神经网络。将训练后的网络用于轴向和环向双点腐蚀间的相互作用的研究。研究表明当轴向双点腐蚀间距大于2.0Dt1/2,环向双点腐蚀间距大于3.0Dt1/2时,可以不考虑腐蚀间的相互作用。