热加工工艺

作者：郑华安, 姜平, 贾辉, 宫汝祥, 薄振宇, 张雪娜, 冯福平, 韩旭,

关键词：CO₂腐蚀, 13Cr, 机器学习, 决策树, 腐蚀速率预测,

CO2腐蚀井下管材现象普遍存在，目前对于气相CO2环境下的13Cr管材腐蚀速率缺少适用的预测方法。针对该问题，研究了含Cr管材抗腐蚀机理及影响因素。基于正交试验法明确了各腐蚀因素影响13Cr管材腐蚀速率的重要性。基于机器学习方法，建立了管材腐蚀速率预测模型。采用Python语言编制了BP神经网络、决策树、随机森林以及支持向量机等4种机器学习模型，以室内数据为数据集进行腐蚀速率模型优选。结果标明，13Cr管材在气相CO2中表现为匀速腐蚀，腐蚀速率为0.0122～0.0361 mm/a。与室内结果相比，决策树模型预测结果准确度可达到85.1%。采用现场实际应用套管剩余壁厚对所建模型进行验证，准确率在80%以上。所建立的预测方法可推广应用至相近腐蚀条件下的管材腐蚀速率预测。

来源：2025年第12期

《热加工工艺》期刊编辑部

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