本發(fā)明涉及海洋工程結(jié)構(gòu)物腐蝕預測，尤其涉及一種海洋工程結(jié)構(gòu)物外腐蝕預測方法。

背景技術(shù)：

1、海洋工程材料在復雜的海洋環(huán)境中易受多種物理、化學及生物因素作用而發(fā)生腐蝕，這不僅對經(jīng)濟造成重大損失，還威脅到安全。因此，深入研究這些材料在海洋環(huán)境下的腐蝕規(guī)律，對于海洋資源的開發(fā)利用、環(huán)境保護以及海洋裝備制造至關(guān)重要。鑒于海洋環(huán)境中腐蝕影響因素的多樣性和非線性特性，傳統(tǒng)數(shù)學函數(shù)難以適用。

2、當前，科學界多采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、灰關(guān)聯(lián)分析、swm等先進算法來預測海洋工程材料的腐蝕速率。例如，宋詩哲等建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腐蝕預測模型，綜合考慮了海水影響因素、碳鋼合成元素及其腐蝕反應；朱相榮等應用灰關(guān)聯(lián)分析探究海水腐蝕的相關(guān)性；鄧志安等則通過模糊算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行腐蝕速率預測；胡松青等采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究輸油管線的內(nèi)部腐蝕反應。這些研究方法的應用，極大地推動了海洋工程材料腐蝕預測的準確性和可靠性。

3、但是，現(xiàn)有的用于預測海洋工程結(jié)構(gòu)物腐蝕情況的方法往往采用單一的預測模型來覆蓋整個海洋環(huán)境，但海洋環(huán)境復雜多變，不同區(qū)域的環(huán)境特點和腐蝕機理差異顯著。

4、因此，急需一種海洋工程結(jié)構(gòu)物外腐蝕預測方法，來解決上述現(xiàn)有技術(shù)中所存在的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種海洋工程結(jié)構(gòu)物外腐蝕預測方法。

2、為達到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種海洋工程結(jié)構(gòu)物外腐蝕預測方法，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、實時預測監(jiān)控模塊、多模型集成學習模塊以及可視化模塊；

3、所述數(shù)據(jù)采集模塊利用部署在海洋工程結(jié)構(gòu)物上的各類傳感器，實時采集海洋工程結(jié)構(gòu)物的腐蝕數(shù)據(jù)，并對所采集到的腐蝕數(shù)據(jù)進行預處理，提取關(guān)鍵特征；

4、所述實時預測監(jiān)控模塊基于所述關(guān)鍵特征，利用預測模型進行初腐蝕預測，得到預測結(jié)果，并在所述實時預測監(jiān)控模塊中設(shè)置預警閾值，對所述預測結(jié)果進行判定；

5、所述多模型集成學習模塊基于海洋工程結(jié)構(gòu)物處于海洋中的位置，構(gòu)建多個基于不同算法的訓練模型，采用集成學習方法將所述預測結(jié)果引入不同的訓練模型中，動態(tài)調(diào)整集成學習中的環(huán)境影響因子的占比權(quán)重，優(yōu)化所述預測結(jié)果，得到實時腐蝕預測結(jié)果；

6、所述可視化模塊提供直觀的用戶界面，展示優(yōu)化后的實時腐蝕預測結(jié)果、歷史腐蝕趨勢分析以及預警信息。

7、本發(fā)明一個較佳實施例中，所述各類傳感器包括安裝在所述海洋工程結(jié)構(gòu)物各處的腐蝕監(jiān)測傳感器、環(huán)境參數(shù)傳感器；所述腐蝕數(shù)據(jù)的預處理包括：數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測與修正以及采用降維技術(shù)對所述腐蝕數(shù)據(jù)進行降維處理；所述關(guān)鍵特征包括：海水溫度、鹽度、ph值、溶解氧、潮汐變化、洋流變化、結(jié)構(gòu)物材料類型、涂層狀況以及年限。

8、本發(fā)明一個較佳實施例中，所述預測模型將所述關(guān)鍵特征中所包含的數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集中，根據(jù)數(shù)據(jù)的特性劃分為訓練集和測試集，采用線性回歸模型對所選定的所述訓練集進行訓練，使用測試集驗證所述線性回歸模型，得到所述預測結(jié)果，所述線性回歸模型的公式表達式為：

9、

10、式中，y為預測結(jié)果，即為預測的腐蝕速率；β0為截距項；為每個特征xi對腐蝕速率的線性影響，其中βi為對應的回歸系數(shù)；為特征數(shù)據(jù)之間的交互作用，即為兩個不同特征xi和xj同時存在時對腐蝕速率的影響，βij為交互項的回歸系數(shù)；為每個特征的二次項影響，即特征xi的平方對腐蝕速率的影響，βii為二次項的回歸系數(shù)；ε為誤差項。

11、本發(fā)明一個較佳實施例中，基于所述海洋工程結(jié)構(gòu)物處于海洋中的位置，將所述海洋工程結(jié)構(gòu)物分為海洋大氣區(qū)、浪花飛濺區(qū)、海洋潮差區(qū)、海水全浸區(qū)以及海底泥土區(qū)；所述基于不同算法的訓練模型分別為：支持向量機、隨機森林、梯度提升決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；所述海洋大氣區(qū)處所采用的訓練模型為所述支持向量機，所述浪花飛濺區(qū)所采用的訓練模型為所述隨機森林，所述海洋潮差區(qū)所采用的訓練模型為所述梯度提升決策樹，所述海水全浸區(qū)所采用的訓練模型為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述海底泥土區(qū)所采用的訓練模型為所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。

12、本發(fā)明一個較佳實施例中，所述環(huán)境影響因子包括：氣候因子、海水因子、海洋生物因子以及海底泥土因子，在所述海洋大氣區(qū)中，所述氣候因子的占比最高，海底泥土因子的占比最低；在所述浪花飛濺區(qū)與所述海洋潮差區(qū)中，所述海水因子的占比最高，其次為氣候因子，海底泥土因子的占比最低；在所述海水全浸區(qū)中，所述海水因子的占比最高，其次為海洋生物因子，所述海底泥土因子的占比最低；在所述海底泥土區(qū)中，所述海底泥土因子的占比最高，所述氣候因子的占比最低。

13、本發(fā)明一個較佳實施例中，所述集成學習方法基于所述預測結(jié)果和所述環(huán)境影響因子的占比變化，對所述預測結(jié)果進行優(yōu)化，得到所述實時腐蝕預測結(jié)果，所述實時腐蝕預測結(jié)果的公式表達式為：

14、

15、式中，yactual為實時腐蝕預測結(jié)果，即為考慮了所有復雜因素后的實際預測值；y為預測結(jié)果，即為預測的腐蝕速率；ωi為第i個環(huán)境影響因子的權(quán)重占比；fi(ei)為一個函數(shù)，用于描述第i個環(huán)境影響因子ei如何影響預測值，進一步說明的是，這個函數(shù)為非線性的或者依賴于其他變量；m為環(huán)境影響因子的數(shù)量；g是一個調(diào)整函數(shù)，依賴于變量hj，其中，變量hj是其他類型的環(huán)境因素或條件；n為調(diào)整函數(shù)g依賴的變量數(shù)量；ck為第k個額外調(diào)整項的系數(shù)；dk為第k個額外調(diào)整項的值。

16、本發(fā)明一個較佳實施例中，所述環(huán)境影響因子ei的向量表達式為：e＝[e1,e2,e3......,ei]；

17、所述環(huán)境影響因子ωi權(quán)重占比的向量表達式為：ω＝[ω1,ω2,ω3......,ωi]。

18、本發(fā)明一個較佳實施例中，一種計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述方法的步驟。

19、本發(fā)明一個較佳實施例中，一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的方法的步驟。

20、本發(fā)明解決了背景技術(shù)中存在的缺陷，本發(fā)明具備以下有益效果：

21、(1)本發(fā)明將海洋工程結(jié)構(gòu)物分為不同的區(qū)域，并針對每個區(qū)域采用不同的訓練模型，充分考慮了不同區(qū)域的環(huán)境特點和腐蝕機理，環(huán)境影響因子包括氣候因子、海水因子、海洋生物因子以及海底泥土因子，根據(jù)不同區(qū)域的實際情況動態(tài)調(diào)整各因子的占比權(quán)重，使得預測結(jié)果更加貼近實際。并且，通過數(shù)據(jù)采集模塊實時采集腐蝕數(shù)據(jù)，并進行預處理和關(guān)鍵特征提取，確保了輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和相關(guān)性，實時預測監(jiān)控模塊利用預測模型進行初步預測，而多模型集成學習模塊則進一步結(jié)合多個基于不同算法的訓練模型，動態(tài)調(diào)整環(huán)境影響因子的占比權(quán)重，從而優(yōu)化了預測結(jié)果，提高了預測的準確性和可靠性。

22、(2)本發(fā)明通過在實時預測監(jiān)控模塊中設(shè)置了預警閾值，對預測結(jié)果進行判定，一旦預測結(jié)果超過閾值，即可觸發(fā)預警，及時提醒相關(guān)人員采取措施，防止腐蝕進一步惡化。