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循环冷却水系统腐蚀速率的预测模型研究
随着国民经济的发展，工业化程度的加速，工业用水量逐渐上升。在工业企业中，冷却用水的比例很大，冷却水基本占总用水量的90%～95%.几十年前，我国工业冷却水多采用直流冷却水，水资源浪费很大〔1〕。近年来，循环冷却水系统在各行各业中被广泛使用，其带来的节水效果明显，一般补充水率可降至循环水量的5%以下。与此同时，循环冷却水系统换热器中的腐蚀现象成为一个重要的水质故障。
腐蚀现象是循环冷却水系统中经常出现的水质故障，可严重影响生产装置的正常运行，造成严重的经济损失以及水资源的浪费。冷却水的水质、溶解氧、温度、流动状态、浊度等对腐蚀均有影响。由于多种影响因素与腐蚀速率之间属多元高次的非线性关系，利用常规的方法难以建立精确的数学模型。
人工神经网络具有自学习、非线性模式识别、联想存储以及高速寻找优化解的特点，在很多领域得到了应用，并取得了良好的效果。NARX(nonlinear autoregressive models with exogenous inputs，非线性自回归模型)是由静态神经元和网络输出反馈构成的动态网络，具备良好的动态特性和较高的抗干扰能力，使得NARX模型能够用来逼近任意的非线性动态系统〔2, 3, 4, 5〕。
本研究采用NARX带外部输入的非线性自回归神经网络建立了腐蚀速率的预测模型，实验结果表明，该方法在预测腐蚀速率上是可行的。
1、非线性自回归神经网络(NARX)
一个典型的NARX神经网络主要由输入层、隐含层、输出层以及输入和输出延时构成〔6, 7〕。NARX神经网络的模型表达式： y(t)=f〔y(t-1),y(t-2),…,y(t-ny),x(t-1),(t-2),…,x(t-nu)〕可以看出，下一个y(t)值大小取决于上一个y(t)和上一个x(t).NARX神经网络详细结构如图 1 所示。
图 1 NARX神经网络详细结构
图 1中，TDL表示时延;IW1，1表示网络输入向量连接隐含层的权值;b1表示网络隐含层的阈值;b2表示网络输出层的阈值;LW1，3表示网络输出层连接隐含层的权值;f1表示神经网络隐含层激活函数;LW2，1表示网络隐含层连接输出层的权值;f2表示神经网络输出层激活函数。
2、腐蚀速率预测模型的建立
2.1、模型建立的研究思路与方法
选取影响腐蚀的水质因素，通过构造选择相应的NARX神经网络模型，建立NARX腐蚀速率预测模型，预测腐蚀速率的变化〔8, 9, 10〕。建模设计思路如图 2所示。
图 2 模型流程
2.2、NARX神经网络结构的选取
Parallel模式(闭环模式)如图 3所示。
由图 3可知，NARX神经网络的输出被反馈到输入端。由于所建立模型中腐蚀速率的输出是已知的，所以采用如图 4所示的NARX神经网络结构，即Series-Parallel神经网络模式(开环模式)，将腐蚀速率的期望输出反馈到输入端〔10, 11〕。
图 3 闭环模式
图 4 开环模式
采用Series-Parallel神经网络模式(开环模式)能使NARX神经网络预测效果更加准确，同时将NARX神经网络变为单纯的前向神经网络，可直接使用静态神经网络的建模函数。
2.3、网络输入、输出的确定
以某石化公司水质监测数据为依据〔8, 9〕，选取 Cl-、电导率、温度、pH、碱度、钙硬6种主要因素作为输入，腐蚀速率作为输出。为了更好地预测数据，需对数据进行预处理，即数据的归一化处理。输入数据的频率为每天1次，输出数据的频率为每月1次。对采取的数据进行均值化处理，处理后的数据如表 1所示。
2.4、模型的建立
创建NARX神经网络，将表 1中的数据分为训练样本、验证样本和测试样本3个部分。输入层节点为6，输出层节点为1，训练函数选用“trainlm”，经过反复调试和修改神经网络参数，最终确定网络隐藏节点为24，延迟阶数为1∶2时，训练结果较好。网络模型如图 5所示。
图 5 网络模型
2.5、预测数据分析
通过神经网络仿真，得到的NARX神经网络训练效果如图 6所示。由图 6可知，NARX神经网络在训练步长为1时，验证集误差上升，证明训练可以结束，整个数据集的误差此时为0.000 117 72.数据的相关性达到87.915%，如图 7所示。NARX神经网络预测效果通过图 8、图 9进行了可视化论证，图 8中误差线越少，表示NARX神经网络预测效果越好;图 9中误差在0时最大，其他情况下均不超过误差区间，由此证明此模型可行。
图 6 网络训练图
图 7 数据相关性
图 8 预测效果误差图
图 9 误差自相关图
基于NARX神经网络建立的腐蚀速率模型，对某石化公司水质数据进行了腐蚀速率预测。首先，动态NARX神经网络良好的非线性映射能力可以准确地反映出循环冷却水水质与腐蚀速率的关系，通过NARX神经网络建模仿真预测证明此方法可行〔12, 13〕。其次，虽然NARX神经网络以更低误差自相关程度，使其有着较好的预测能力，但是导致NARX模型不稳定性存在的泛化误差依然是下一步继续对NARX模型进行优化的一个重点。
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中西供 型号:AquaMate库号：M357228便携式腐蚀速率测试仪/监测仪/测试仪含探头+电极
中西供 型号:AquaMate库号：M357228便携式腐蚀速率测试仪/监测仪/测试仪含探头+电极
YMV4-TM仪器的独特的溶液阻抗补偿技术扩展了它的使用范围，不但只限于循环水系统，还可以应用到冷凝液、补给水和饮用水系统。不需要人工电导率的校正。当在仪器中进行各种预设定后，就可以直接方便地读出实际的腐蚀速率。
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品牌中西型号AquaMate检测项目其他类型便携式腐蚀速率测试仪测量范围便携式腐蚀速率测试仪测量精度23电源电压2分辨率2342适用行业水厂化验室、 疾控中心、 水产养殖业、 医院、 游泳馆加工定制否
中西供 型号:AquaMate库号：M357228便携式腐蚀速率测试仪/监测仪/测试仪含探头+电极
便携式腐蚀速率测试仪/腐蚀率监测仪/腐蚀率测试仪 （含探头+电极）&型号:CO02-AquaMate库号：M357228&&&查看hhmidwest-groupmidwest-groupTM便携式腐蚀速率测试仪是美国进口的专门为循环水系统设计的、用于快速测定水系统腐蚀速率的检测设备。CORATER?检测探头即插即用，使用简便。在几分钟内就可以得到所检测系统的腐蚀速率、电导率等参数，如果你选用COROTEMP? CORATER探头，则还可以得到水的温度值。YMV4-TM仪器的独特的溶液阻抗补偿技术扩展了它的使用范围，不但只限于循环水系统，还可以应用到冷凝液、补给水和饮用水系统。不需要人工电导率的校正。当在仪器中进行各种预设定后，就可以直接方便地读出实际的腐蚀速率。另外，还可以监测出电极之间电位差，它可以表征系统点蚀的情况。该仪器小巧方便，电源使用9伏方电池。 US81M7012 和US81M6112带双电极，电极材质是管道级碳钢。其他材质的电极可选。技术参数：测量范围：&★ 腐蚀速率： 0.01至200MPY 或0至5000μm/年 或0至5毫米/年&★ 不平衡性(点蚀指数)：0.01至100 点蚀单位&★温度： 0℃至+260℃，±2℃★电导率： 50至2000μS/cm，±10%&探头兼容性：2或3电极CORRATER?探头&2电极CORROTEMP? CORRATER?探头 （包括温度）&供电方式：9伏 碱性电池&仪器工作温度：32℉至120℉（0℃至55℃）&仪器存储温度：4℉至131℉（-20℃至55℃）&主要特点：为3.45Mpa；Model 为0.69Mpa；运行温度： 149°C&客户选择探头的时候，请注明需不需要测温度6112探头不能测温度，6112T可以测温度7012探头不能测温度，7012T可以测温度特点· 灵巧简便· 可测定点蚀· 溶液阻抗补偿· 可测定温度· 可测定电导率· 包含测试探头注:便携式腐蚀速率测试仪1.TM便携式腐蚀速率测试仪1套. 2.6112T探头1个. 3.不锈钢电极2根. 4.国际包装运费.中西集团客户订货前需要自己选择探头，探头不一样，测量压力量程不一样！客户选择探头的时候，请注明需不需要测温度电极分三种，客户根据自己的需要选择，电极不同价格不同005 哈氏合金C-276005&
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&铝用什么溶液可以得到有效地腐蚀，且腐蚀速率可控
铝用什么溶液可以得到有效地腐蚀，且腐蚀速率可控
作者 ReRAM
非电化学腐蚀，
需要最大保留铝的导电性，
不在表面形成氧化铝薄膜的腐蚀溶液有木有？
跪求答案中~~~
楼主，这个论坛貌似不允许使用“跪求”之类的字样，建议修改，
稀释的HF酸腐蚀试试
嗯，用氢氟酸可能有效果，用硝酸和硫酸之类的肯定不行
用氢氟酸可一定要注意安全啊
硝酸和磷酸混合液
用碳酸钠或氢氧化钠溶液
氢氧化钠溶液就可以了
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