公开(公告)号：CN117910181A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410070836.2

申请日：2024-01-17

Applicant: 清华大学

Inventor： 孙熙凯 ,  刘云浩 ,  苗欣 ,  党凡 ,  赵海湉

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/04 ,  G06F113/14

Abstract: 本申请实施例提供了一种基于人工神经网络的腐蚀预测方法、装置、设备和介质，所述方法包括：从M个环境指标中确定出K个特征指标，特征指标表征影响腐蚀速率的主要因素，K为小于M的整数且K大于1；将每个特征指标的连续N次采集的特征指标数值和最近一次采集的腐蚀速率，输入到transformer预测模型进行处理，得到当前的预测腐蚀速率，N为大于1的整数，所述transformer预测模型是按照预设周期在线训练更新得到的，所述最近一次采集的腐蚀速率是根据第N‑1采集的管道壁厚和第N次采集的管道壁厚确定的。如此，实现高效、准确的腐蚀速率预测。