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申请/专利权人：中国矿业大学

摘要：本发明公开一种煤层气弯管冲蚀速率预测方法和装置，包括以下步骤：步骤S1、通过有限元分析获取历史载荷下的煤气层弯管冲蚀率历史数据；步骤S2、根据煤气层弯管冲蚀率历史数据，得到弯管冲蚀速率预测模型；步骤S3、将目标载荷下的入口流速、质量流率和颗粒粒径输入到弯管冲蚀速率预测模型，预测目标载荷下煤层气弯管最大冲蚀速率。采用本发明的技术方案，具有较高的可信度和准确率。

主权项：1.一种煤层气弯管冲蚀速率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、通过有限元分析获取历史载荷下的煤气层弯管冲蚀率历史数据；步骤S2、根据煤气层弯管冲蚀率历史数据，得到弯管冲蚀速率预测模型；步骤S3、将目标载荷下的入口流速、质量流率和颗粒粒径输入到弯管冲蚀速率预测模型，预测目标载荷下煤层气弯管最大冲蚀速率；步骤S1中，历史载荷下的煤气层弯管冲蚀率历史数据包括：管径、入口流速、颗粒质量流率、颗粒粒径、最大冲蚀速率；其中，有限元分析根据历史载荷下的煤层气弯管冲刷腐蚀参数，通过芬尼侵蚀模型进行煤层气弯管内壁冲蚀磨损模拟，得到历史载荷下的最大冲蚀速率；煤层气弯管冲刷腐蚀参数包括：管径、入口速度、颗粒粒径、颗粒质量流率；步骤S2包括：步骤S21、根据煤气层弯管冲蚀率历史数据训练ELM神经网络，得到ELM预测模型；步骤S22、通过PSO算法优化ELM预测模型，得到PSO-ELM预测模型，所述PSO-ELM预测模型为弯管冲蚀速率预测模型；其中，设置PSO优化算法中的粒子初始速度和位置、ELM预测模型中隐含层节点个数和模型终止条件参数，对ELM预测模型的初始权重进行优化；PSO算法通过粒子群体信息的共享和更新不断对初始权重进行优化，粒子速度和位置更新公式如下： 其中，为t+1时刻迭代粒子i的飞行速度；为t+1时刻迭代粒子i的位置；pi和pg分别为当前局部最优和全局最优；c1、c2为学习因子；r1、r2用来增加搜索随机性；a为惯性权重；惯性权重a以凹函数的下降方式提高算法的收敛速度，计算公式为： 其中，t为迭代次数，Tmax为最大迭代次数；将PSO算法优化好的最佳初始权重引入ELM预测模型得到PSO-ELM预测模型，隐含层节点个数采用经验公式得到，其中，Ny为隐含层节点个数，p和s分别为输入层和输出层节点个数，随机粒子初始化速度和位置，设置完成后进行网络训练。

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