0 引言

    常壓儲(chǔ)罐是石油化工生產(chǎn)中廣泛使用的儲(chǔ)存設(shè)備，調(diào)查顯示，儲(chǔ)罐的絕大多數(shù)損壞都是由腐蝕造成的，儲(chǔ)罐腐蝕的危害及其帶來(lái)的損失都很大^[1]。其中，儲(chǔ)罐底板均勻腐蝕、坑蝕的部分是腐蝕泄露高發(fā)區(qū)，故而儲(chǔ)罐腐蝕狀況評(píng)價(jià)的核心是儲(chǔ)罐底板腐蝕狀況的檢測(cè)。

    目前，大型常壓儲(chǔ)罐主要采用離線檢測(cè)和在線檢測(cè)相結(jié)合的方式進(jìn)行腐蝕方面的安全檢測(cè)。在線檢測(cè)方面，相比于傳統(tǒng)的漏磁^[2]、導(dǎo)波檢測(cè)技術(shù)，聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)周期短、經(jīng)濟(jì)損耗少，并且可對(duì)儲(chǔ)罐底板進(jìn)行持續(xù)在線測(cè)量，是國(guó)際上進(jìn)行儲(chǔ)罐底板腐蝕在線檢測(cè)的最優(yōu)選擇^[3]。美國(guó)PAC公司研發(fā)了TANKPAC大型常壓金屬儲(chǔ)罐底板聲發(fā)射檢測(cè)專家評(píng)估系統(tǒng)，并成功地在世界范圍進(jìn)行了應(yīng)用和驗(yàn)證。而我國(guó)尚未研發(fā)出大型常壓儲(chǔ)罐底板聲發(fā)射評(píng)估系統(tǒng)，目前主要應(yīng)用PAC公司的TANKPAC系統(tǒng)對(duì)大型常壓儲(chǔ)罐的腐蝕情況進(jìn)行檢測(cè)和評(píng)估。

    近年來(lái)，國(guó)內(nèi)科研工作者也進(jìn)行了很多相關(guān)研究。我國(guó)制訂了《無(wú)損檢測(cè)-常壓金屬儲(chǔ)罐-聲發(fā)射檢測(cè)及評(píng)價(jià)方法》，并廣泛應(yīng)用于常壓儲(chǔ)罐的無(wú)損檢測(cè)工作中^[4]；發(fā)現(xiàn)了聲發(fā)射信號(hào)活度與儲(chǔ)罐底板腐蝕速率之間的關(guān)系^[5]，并且能區(qū)分出不同聲發(fā)射信號(hào)的產(chǎn)生類型從而對(duì)聲發(fā)射信息進(jìn)行適當(dāng)修正^[6]；此外，在提高罐底不同性質(zhì)聲發(fā)射源的判別準(zhǔn)確率方面也有著不錯(cuò)的進(jìn)展^[7]。

    本文使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及由遺傳算法（GA）優(yōu)化過(guò)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GA-BP網(wǎng)絡(luò)）來(lái)構(gòu)建基于聲發(fā)射檢測(cè)的儲(chǔ)罐底板腐蝕評(píng)價(jià)模型，并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，最后對(duì)優(yōu)化前后的結(jié)果做出對(duì)比。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    BP網(wǎng)絡(luò)即誤差回傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back-Propagation Neural Network)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能構(gòu)建，由輸入層、輸出層和隱含層組成，其內(nèi)神經(jīng)元輸出層層傳遞，并通過(guò)對(duì)各層間傳遞權(quán)值的調(diào)整來(lái)調(diào)整輸出，使其增強(qiáng)或者減弱以達(dá)到網(wǎng)絡(luò)要求^[8]。3層BP網(wǎng)絡(luò)是一種常見(jiàn)的BP網(wǎng)絡(luò)類型^[9]，如圖1所示，設(shè)輸入層神經(jīng)元為i，隱蔽層神經(jīng)元為j，輸出層神經(jīng)元為k，ω為網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣，O為每一層的輸出。

    隱蔽層第j個(gè)神經(jīng)元的輸入為：

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將信息分開(kāi)存儲(chǔ)并同時(shí)執(zhí)行多個(gè)處理，且具有較好的自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力和容錯(cuò)性，并可以很好地進(jìn)行非線性映射關(guān)系的建立，但是它也存在兩點(diǎn)問(wèn)題：網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、會(huì)在局部極小值處循環(huán)導(dǎo)致無(wú)法得到整體最優(yōu)解。遺傳算法是一種高效率的全局搜索方法^[10]，很適用于優(yōu)化復(fù)雜系統(tǒng)，因此考慮將遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，以此來(lái)構(gòu)建更加準(zhǔn)確而高效的模型^[11]。

1.2 GA-BP網(wǎng)絡(luò)

    GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型的搭建需要3個(gè)步驟：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定、遺傳算法優(yōu)化權(quán)值和閾值、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及預(yù)測(cè)。其中，網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是根據(jù)樣本輸入輸出參數(shù)確定的，確定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)后就得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值數(shù)量，即為遺傳算法需要優(yōu)化的參數(shù)個(gè)數(shù)，進(jìn)而可以確定種群個(gè)體的編碼長(zhǎng)度^[12]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值是隨機(jī)選取的，一般限定在[-0.5，0.5]的區(qū)間內(nèi)，這個(gè)初始參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的影響很大，不同初始參數(shù)帶來(lái)的訓(xùn)練結(jié)果不同，本文希望可以在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前就得到最佳的初始參數(shù)，故而引入遺傳算法，來(lái)得到最佳的初始權(quán)值閾值矩陣。遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法流程圖如圖2所示。

2 聲發(fā)射信息

    聲發(fā)射檢測(cè)過(guò)程采集到信號(hào)，信號(hào)經(jīng)過(guò)篩選處理得到相應(yīng)的特性參數(shù)，這便是本文需要的聲發(fā)射信息。儲(chǔ)罐底板腐蝕聲發(fā)射信號(hào)屬于典型的突發(fā)型信號(hào)，其主要特性參數(shù)包括：幅度、上升時(shí)間、持續(xù)時(shí)間、振鈴計(jì)數(shù)、撞擊計(jì)數(shù)、事件計(jì)數(shù)和能量計(jì)數(shù)等^[13]。儲(chǔ)罐的質(zhì)量等級(jí)理論上便和這些參數(shù)相關(guān)。

    然而在實(shí)際檢測(cè)中發(fā)現(xiàn)，由于現(xiàn)場(chǎng)工況復(fù)雜，聲發(fā)射信號(hào)從聲源處傳播至傳感器的路徑較遠(yuǎn)并且傳播途徑復(fù)雜，傳感器接收到的聲發(fā)射信號(hào)的幅值、能量參數(shù)值以及分布規(guī)律已較難反映聲源處信號(hào)的真實(shí)特征，因此現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)時(shí)幅值、能量等參數(shù)一般用于濾除噪聲信號(hào)而非直接參與結(jié)果評(píng)定。撞擊數(shù)和事件數(shù)不僅能夠反映腐蝕的活性以及泄漏的程度，而且容易提取和處理，受傳播途徑的影響也較小，足以表征腐蝕和泄漏的嚴(yán)重程度。除聲發(fā)射檢測(cè)信號(hào)外，儲(chǔ)罐的自身?xiàng)l件如儲(chǔ)罐尺寸、使用年限等，也對(duì)其腐蝕安全評(píng)價(jià)有著很強(qiáng)的參考價(jià)值。綜合上述考量，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入及輸出參數(shù)，詳見(jiàn)表1，其中，X₁~X₆是網(wǎng)絡(luò)輸入，Y是網(wǎng)絡(luò)輸出。

    為了對(duì)所構(gòu)建的罐底聲發(fā)射信號(hào)模式識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，首先從儲(chǔ)罐聲發(fā)射檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取出150組儲(chǔ)罐信息，信息中包含聲發(fā)射檢測(cè)信號(hào)特性參數(shù)、儲(chǔ)罐信息及聲發(fā)射評(píng)級(jí)結(jié)果，取上述樣本前120組數(shù)據(jù)用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，后30組數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練后的樣本驗(yàn)證。

3 模型構(gòu)建

    利用MATLAB工具箱及Sheffield大學(xué)的遺傳算法工具箱Gatbx建立BP模型和GA-BP模型。

    在模型構(gòu)建過(guò)程中，不同評(píng)價(jià)指標(biāo)往往具有不同的量綱及量綱單位,在儲(chǔ)罐腐蝕評(píng)價(jià)模型中，各輸入?yún)⒘繌膫€(gè)位數(shù)到五位數(shù)都有，參量之間有著4個(gè)等級(jí)的數(shù)量差，若是直接進(jìn)行模型構(gòu)建，會(huì)給數(shù)據(jù)分析的結(jié)果帶來(lái)很大的負(fù)面影響，為了提高訓(xùn)練時(shí)的收斂速度和網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度，需要各參量在訓(xùn)練時(shí)處于同等狀態(tài)，為此對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。本文采取的歸一化方法是通過(guò)運(yùn)算將數(shù)據(jù)映射至0～1之間。歸一化公式為：

式中，X是各樣本數(shù)據(jù)歸一化后的結(jié)果；X₀為樣本各數(shù)據(jù)歸一化前的原始數(shù)據(jù)；X_min是該類數(shù)據(jù)組原始數(shù)據(jù)中的最小值，X_max為最大值。

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    對(duì)設(shè)計(jì)好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)，出現(xiàn)了兩種類型的結(jié)果，如圖3所示。

    圖3取自多次訓(xùn)練后獲得的誤差最小的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，顯示的是預(yù)測(cè)樣本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出與其期望輸出的對(duì)比圖，該組數(shù)據(jù)的平均絕對(duì)誤差為0.222 7。

    由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出Y中鮮有整數(shù)，將Y四舍五入后得到整數(shù)，即為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的儲(chǔ)罐腐蝕情況評(píng)級(jí)，與期望值對(duì)比可知該模型的準(zhǔn)確度為86.67%，結(jié)果對(duì)比詳見(jiàn)表2，其中，計(jì)算值是BP網(wǎng)絡(luò)的直接輸出值，經(jīng)過(guò)上述處理后得到估測(cè)值，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的儲(chǔ)罐底板腐蝕程度評(píng)級(jí)。

    圖4是另一種訓(xùn)練結(jié)果相應(yīng)的訓(xùn)練界面，可以看到在訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到2 000后網(wǎng)絡(luò)仍未達(dá)到指定誤差，且后期趨于穩(wěn)定，認(rèn)為該次訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)陷入了局部極小值，其平均絕對(duì)誤差為32.493 5。

    以上是BP網(wǎng)絡(luò)的兩種訓(xùn)練結(jié)果，圖3代表的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)果準(zhǔn)確率只有86.67%，準(zhǔn)確率不高且網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性不好；圖4則顯示著B(niǎo)P網(wǎng)絡(luò)的一種常見(jiàn)弊端——網(wǎng)絡(luò)陷入局部最小循環(huán)從而無(wú)法找到全局最優(yōu)值。針對(duì)以上兩個(gè)問(wèn)題，選取遺傳算法來(lái)對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。

3.2 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    遺傳算法部分，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)與重復(fù)實(shí)驗(yàn)，設(shè)置初始種群數(shù)量為40個(gè)，個(gè)體編碼方式采用二進(jìn)制編碼，代溝取0.95，交叉概率取0.7，變異概率取0.01，最大遺傳代數(shù)設(shè)為80代。選擇算子采用隨機(jī)遍歷抽樣，交叉算子為單點(diǎn)交叉算子，變異采用隨機(jī)方法，適應(yīng)度函數(shù)選取排序的適應(yīng)度分配函數(shù)：FitnV=raning(obj)。由于本實(shí)驗(yàn)旨在對(duì)儲(chǔ)罐底板腐蝕的評(píng)級(jí)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)，為了減小預(yù)測(cè)誤差，選取樣本預(yù)測(cè)值與期望值的誤差矩陣范數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)輸出。

    設(shè)定好參數(shù)后對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，GA-BP網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化過(guò)程如圖5所示，仿真預(yù)測(cè)與原數(shù)據(jù)的對(duì)比如圖6所示，該組數(shù)據(jù)的平均絕對(duì)誤差為0.133 1。

    將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出Y四舍五入后即可得到儲(chǔ)罐腐蝕情況的GA-BP評(píng)級(jí)，模型準(zhǔn)確度為96.67%，結(jié)果對(duì)比詳見(jiàn)表3，同BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一樣，網(wǎng)絡(luò)計(jì)算值是GA-BP網(wǎng)絡(luò)的直接輸出值，估測(cè)值為整個(gè)GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型輸出的儲(chǔ)罐底板腐蝕程度評(píng)級(jí)。

3.3 結(jié)果分析

    將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估結(jié)果整合到表4中。對(duì)比BP網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)訓(xùn)練模型可知，GA-BP網(wǎng)絡(luò)的平均絕對(duì)誤差減少了40.23%，準(zhǔn)確度提升了10%。故而相比傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，遺傳算法優(yōu)化過(guò)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確度。GA-BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的儲(chǔ)罐腐蝕情況評(píng)價(jià)模型準(zhǔn)確度可達(dá)96.67%，若有更多的實(shí)驗(yàn)樣本和更詳實(shí)的數(shù)據(jù)構(gòu)成，這個(gè)數(shù)字還有增大空間，故而利用GA-BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的基于聲發(fā)射檢測(cè)的儲(chǔ)罐腐蝕評(píng)價(jià)模型對(duì)罐體的腐蝕級(jí)別評(píng)估具有可靠性。

4 結(jié)束語(yǔ)

    本文針對(duì)國(guó)內(nèi)缺乏常壓儲(chǔ)罐底板腐蝕情況的評(píng)估技術(shù)和方法的現(xiàn)狀，提出了利用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方法。

    實(shí)驗(yàn)證明，遺傳算法的優(yōu)化可以顯著改善BP網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小值從而無(wú)法得到最優(yōu)解的問(wèn)題，以及BP網(wǎng)絡(luò)精度不足、收斂速度慢的問(wèn)題。利用GA-BP網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)大型常壓儲(chǔ)罐的罐底腐蝕情況做出更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，為我國(guó)自主研發(fā)儲(chǔ)罐在線檢測(cè)系統(tǒng)提供參考。

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作者信息:

劉琪華1，張世杰2

(1.天津大學(xué) 精密儀器與光電子工程學(xué)院，天津300072；2.交通運(yùn)輸部天津水運(yùn)工程科學(xué)研究院，天津300456)