劉 穎，麻柳影，王立凡

(天津科技大學(xué)人工智能學(xué)院，天津300457)

海底管道是實(shí)現(xiàn)海上油氣資源遠(yuǎn)距離運(yùn)輸?shù)淖畋憬莺妥罱?jīng)濟(jì)的方式，然而海洋環(huán)境復(fù)雜，各種因素對海底管道存在不同程度的損傷[1-4]．腐蝕是造成海底管道損傷的重要因素[5]．由腐蝕造成的海底管道失效，不僅會(huì)導(dǎo)致財(cái)產(chǎn)損失和環(huán)境破壞，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)威脅到管道人員的生命[6-7]．因此，對腐蝕狀態(tài)下的海底管道進(jìn)行剩余壽命預(yù)測，不僅能夠了解海底管道的健康狀態(tài)，同時(shí)也有利于進(jìn)行維修決策的計(jì)劃管理，避免資源和資金的浪費(fèi)，使得海底管道能夠安全、穩(wěn)定的運(yùn)行．

目前，國內(nèi)外學(xué)者對管道剩余壽命預(yù)測進(jìn)行了深入研究．張新生等[8]利用灰色系統(tǒng)預(yù)測海底管道的腐蝕深度，使用Markov模型分析海底管道未來腐蝕狀態(tài)，預(yù)測其剩余壽命．王丹丹等[9]結(jié)合掛片法獲得的數(shù)據(jù)，推薦4種剩余壽命估算方法分析腐蝕發(fā)展模式對剩余壽命的影響．黨學(xué)博[10]基于灰色模型對管道內(nèi)的均勻腐蝕和局部腐蝕進(jìn)行了預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測的結(jié)果計(jì)算出管道的極限內(nèi)壓和剩余壽命．張東衛(wèi)等[11]評估了腐蝕海底管道剩余強(qiáng)度和剩余壽命，并分析了其腐蝕原因．Teixeira等[12]、趙事等[13]、支希哲等[14]和Caleyo等[15]計(jì)算了內(nèi)壓作用下腐蝕管道的可靠性以及預(yù)測其剩余壽命．

上述管道剩余壽命預(yù)測方法基本建立在數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，部分還依賴專家的經(jīng)驗(yàn)和評估，且得到的精確度較低．本文為了提高海底管道剩余壽命預(yù)測精確度，嘗試將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用在海底管道剩余壽命的智能化預(yù)測上，提出基于WS-LSTM的剩余壽命預(yù)測方法．

1 基于WS-LSTM剩余壽命預(yù)測

基于WS-LSTM的剩余壽命預(yù)測，即基于小波變換(wavelet transform，WT)和堆疊自編碼器(stacked auto-encoder，SAE)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(long shortterm memory network，LSTM)的剩余壽命預(yù)測方法．本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于將WS-LSTM應(yīng)用于海底管道并預(yù)測其剩余壽命．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以緩解噪聲數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響，使得特征選擇快速進(jìn)行，同時(shí)有效地避免了訓(xùn)練過程中容易出現(xiàn)的梯度消失和梯度爆炸的問題．圖1為基于WS-LSTM的剩余壽命預(yù)測方法示意圖．

1.1 原始腐蝕數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文使用小波變換對采集的腐蝕數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，為了克服待測數(shù)據(jù)經(jīng)過小波變換后特征維數(shù)較高的缺陷，進(jìn)一步縮小數(shù)據(jù)之間的相似信息，故使用堆疊自編碼器進(jìn)行特征選擇．

1.1.1 小波變換去噪

在實(shí)際工程中，因人員、設(shè)備和復(fù)雜環(huán)境的限制以及操作難度的影響，導(dǎo)致采集的腐蝕數(shù)據(jù)中往往摻雜噪聲數(shù)據(jù)．本文選擇使用小波閾值去噪法對采集到的腐蝕數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲去除，從而降低噪聲數(shù)據(jù)對海底管道剩余壽命預(yù)測精確度的影響．

圖1 基于WS-LSTM的剩余壽命預(yù)測方法示意圖 Fig. 1 Schematic diagram of residual life prediction method based on WS-LSTM

小波變換去噪步驟如下：

(1)將含有噪聲的腐蝕數(shù)據(jù)表示為

其中：s(i)為采集的腐蝕數(shù)據(jù)，f(i)為去噪后的數(shù)據(jù)，e(i)為噪聲數(shù)據(jù)，n為測試集中腐蝕數(shù)據(jù)的總量．

(2)通過第一層小波分解，噪聲數(shù)據(jù)在cD1中，去噪后的數(shù)據(jù)在cA1中，第二層小波分解則把cA1中的數(shù)據(jù)分解到cA2和cD2中．經(jīng)過第三層小波分解，噪聲數(shù)據(jù)在cD1、cD2、cD3中，去噪后的數(shù)據(jù)在cA1、cA2、cA3中．隨后，將小波分解后cD1、cD2、cD3中的噪聲數(shù)據(jù)適當(dāng)?shù)販p小或者用0代替，以便更好地保留真實(shí)數(shù)據(jù)．對于小波閾值去噪法，傳統(tǒng)的閾值選擇法是每層的選擇方式相同，其可以表示為

但傳統(tǒng)的閾值選擇法會(huì)使經(jīng)過小波變換去噪后被選擇下來的真實(shí)數(shù)據(jù)失去平滑性．因此，本文采用一種改進(jìn)的閾值函數(shù)

式中：λ為閾值；di為進(jìn)行閾值選擇的小波系數(shù)；ε為隨小波系數(shù)di變化的變量；N為常數(shù)．

(3)小波分解后的低頻數(shù)據(jù)信號與閾值量化過的高頻數(shù)據(jù)信號進(jìn)行重構(gòu)，以形成一個(gè)新的數(shù)據(jù)信號．

(4)對小波重構(gòu)后的數(shù)據(jù)信號進(jìn)行判斷，如果達(dá)到理想效果則結(jié)束，否則繼續(xù)進(jìn)行小波變換．

1.1.2 堆疊自編碼器特征選擇

為了取得良好的預(yù)測結(jié)果以及防止過擬合問題的發(fā)生，本文采用堆疊自編碼器進(jìn)行特征選擇．

堆疊自編碼器特征選擇步驟如下：

(1)將小波變換去噪后的腐蝕數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行歸一化處理，然后放入到自編碼器中進(jìn)行編碼．由于每層的輸入和輸出都有不同的維度，因此選擇一個(gè)字典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示每層的權(quán)重、偏置和輸入．

(2)在訓(xùn)練時(shí)不斷嘗試為每個(gè)自編碼器找到最優(yōu)參數(shù)，并把上一層的輸出結(jié)果作為當(dāng)前層的輸入，然后定義損失函數(shù)．最后，根據(jù)原始樣本和處理后樣本之間的差異，調(diào)整權(quán)重，直到迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)為止．

(3)對每個(gè)自編碼器進(jìn)行批量預(yù)訓(xùn)練，然后進(jìn)行微調(diào)．在訓(xùn)練時(shí)使用正常的樣本數(shù)據(jù)作為輸入，在微調(diào)時(shí)使用受損輸入．這樣不僅調(diào)整了權(quán)重，也使得輸入的樣本數(shù)據(jù)在堆疊自編碼器中進(jìn)行了重構(gòu)，進(jìn)而使得誤差不斷減小．

1.2 LSTM預(yù)測模型

首先計(jì)算輸出層的預(yù)期結(jié)果與真實(shí)結(jié)果之間的誤差，然后通過鏈?zhǔn)椒▌t逐層傳遞權(quán)值，使得誤差在輸出層到輸入層傳遞的過程中不斷地進(jìn)行迭代修改，從而將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元，進(jìn)而使得各層的連接權(quán)值在迭代過程中被進(jìn)一步的修正． 如下為使用LSTM預(yù)測時(shí)信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳遞過程．

(1)輸入的數(shù)據(jù)由遺忘門決定是否通過并由Sigmoid控制．即上一次的輸出數(shù)據(jù)和當(dāng)前的輸入數(shù)據(jù)生成一個(gè)在(0，1)之間的數(shù)值，根據(jù)該數(shù)值決定上次訓(xùn)練的數(shù)據(jù)是否通過．

(2)由輸入門決定上一次傳遞進(jìn)來的數(shù)據(jù)哪些需要更新，由Sigmoid控制更新，使用Tanh將數(shù)據(jù)映射到(-1，1)之間，產(chǎn)生可能會(huì)放入Cell里的候選值．將更新后的新值和Cell里的候選值結(jié)合起來進(jìn)行數(shù)據(jù)更新．

(3)輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過Sigmoid的映射會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新值，然后該新值通過Tanh再進(jìn)行變換．將Sigmoid和Tanh得到的數(shù)值相乘，作為神經(jīng)元的輸出結(jié)果．

2 海底管道剩余壽命計(jì)算

由于本文采用有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式，而采集到的腐蝕數(shù)據(jù)集不包含海底管道的剩余壽命，因此需要計(jì)算其剩余壽命去訓(xùn)練LSTM預(yù)測模型．本文采用剩余強(qiáng)度接受標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算剩余壽命，即自檢測年度起，隨著時(shí)間的增長，當(dāng)剩余強(qiáng)度等于最大允許運(yùn)行壓力時(shí)，輸出終止服役的時(shí)間，即為海底管道的剩余壽命．

(1)結(jié)合海底管道的腐蝕速率，計(jì)算T時(shí)間后的腐蝕缺陷深度(dT)

其中：d0為檢測時(shí)的腐蝕缺陷深度；ccorr為預(yù)計(jì)腐蝕速率．

(2)通過長度方向上單獨(dú)的腐蝕速率計(jì)算T時(shí)間后的腐蝕缺陷長度(lT)，或者假定與深度成比例增長

或者

其中：l0為檢測時(shí)腐蝕缺陷長度；ccorr,length為預(yù)計(jì)長度方向上的腐蝕速率．

(3)通過(1)和(2)計(jì)算出T時(shí)間后的腐蝕缺陷深度和長度，即可得到剩余強(qiáng)度pcorr與時(shí)間Δ0T的關(guān)系曲線．該曲線與最大允許運(yùn)行壓力曲線的交點(diǎn)所對應(yīng)的時(shí)間為剩余壽命．圖2為pcorr與Δ0T的關(guān)系示意圖，其中pcorr表示管道的剩余強(qiáng)度，pint表示管道初始壓力，pmax表示最大允許運(yùn)行壓力．

(4)按照上述步驟，對實(shí)測的不同管段分別進(jìn)行計(jì)算并將最小值作為海底管道的剩余壽命．

圖2 pcorr與ΔT0的關(guān)系示意圖Fig. 2 Schematic diagram of relation between pcorrand ΔT 0

3 實(shí)驗(yàn)過程

本文使用的腐蝕數(shù)據(jù)集來源于某管道公司，為2017年11月由某技術(shù)服務(wù)中心負(fù)責(zé)執(zhí)檢并提供的數(shù)據(jù)．在正式檢測前，應(yīng)用多種類型的清管設(shè)備于2017年11月進(jìn)行了清管及測徑．在檢測過程中，沿著整條海底管道的走向進(jìn)行探測、定位并測量尺寸，記錄檢測到的凹痕、橢圓度、環(huán)形焊縫、壁厚變化和管道其他裝置的特征，如三通和閥門．結(jié)果表明，該管道內(nèi)沒有存在阻礙清管器運(yùn)行的重大阻礙，記錄的絕大部分管道長度內(nèi)的數(shù)據(jù)完整且有效，符合本實(shí)驗(yàn)使用數(shù)據(jù)的要求．

采集的腐蝕數(shù)據(jù)集分別由17個(gè)維度組成，但這些數(shù)據(jù)中有些特征和剩余壽命的相關(guān)性不強(qiáng)，因此本文采用熱度圖并結(jié)合專家意見，選取其中5個(gè)特征作為剩余壽命的輸入量，見表1．

表1 海底管道剩余壽命預(yù)測輸入量Tab. 1 The input of submarine pipeline residual life prediction

采用WS-LSTM預(yù)測海底管道剩余壽命的實(shí)驗(yàn)步驟如下：

(1)對空值數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以及對無效數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，劃分訓(xùn)練集和測試集．本文中將腐蝕數(shù)據(jù)集的80%作為訓(xùn)練集，20%作為測試集．

(2)采用離散小波變換方法將腐蝕數(shù)據(jù)分為低頻和高頻信號，將高低頻的方差作為小波變換去噪的閾值，其中噪聲分量主要集中在小波解的細(xì)節(jié)分量(高頻)中．

(3)對去噪后的數(shù)據(jù)采用堆疊自編碼器進(jìn)行特征選擇．將每一層的輸出當(dāng)作原始信息，訓(xùn)練一個(gè)新的自編碼器，得到新的特征表達(dá)．然后，逐層地學(xué)習(xí)原始數(shù)據(jù)的特征值，每一層都以低一層的表達(dá)為基礎(chǔ)．為防止過擬合問題，在每一層的輸出上使用L2正則化．

(4)初始化模型參數(shù)，包括生成LSTM的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和偏置．LSTM包含2層的LSTM單元，設(shè)定第一層LSTM單元數(shù)為10，第二層的LSTM單元數(shù)為5，將一個(gè)單一的神經(jīng)單元的全連接層作為預(yù)測模型的輸出層，從輸出層得到的結(jié)果再經(jīng)反歸一化得到最終的預(yù)測值，其中激活函數(shù)為Relu函數(shù)，并使用L2正則化防止梯度消失和梯度爆炸．

(5)將測試集數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練后的LSTM中，得到最終的預(yù)測結(jié)果．在整個(gè)訓(xùn)練過程中，采用反向傳播算法并使用Adam算法進(jìn)行梯度優(yōu)化．

(6)輸入測試數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行檢測，將最后的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行反歸一化處理，驗(yàn)證其預(yù)測及曲線擬合的效果．

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

在本文中，使用平均絕對誤差(mean absolute error，MAE)和均方根誤差(root mean square error，RMSE)這兩個(gè)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對海底管道的剩余壽命的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評價(jià)，MAE和RMSE越小，表明由該預(yù)測方法得出的預(yù)測結(jié)果的精確度越高．MAE與RMSE可表示為

其中：yi為i管段剩余壽命的真實(shí)值；為i管段使用WS-LSTM剩余壽命預(yù)測方法得到的預(yù)測值；n為測試集中的數(shù)據(jù)總量．

表2為基于WS-LSTM的剩余壽命預(yù)測方法及對比實(shí)驗(yàn)的預(yù)測結(jié)果．圖3為某管道公司的海底管道使用WS-LSTM剩余壽命預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測的結(jié)果．從精確度、均方根誤差和平均絕對誤差3個(gè)評估指標(biāo)上進(jìn)行比較，本文提出的WS-LSTM比單獨(dú)使用LSTM和GRU的預(yù)測結(jié)果更符合實(shí)際發(fā)生的情形．

表2 海底管道剩余壽命預(yù)測實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab. 2 Experimental results of submarine pipeline residual life prediction

圖3 基于WS-LSTM的海底管道剩余壽命預(yù)測圖Fig. 3 Diagram of submarine pipeline residual life prediction based on WS-LSTM

5 結(jié) 語

通過與LSTM和GRU比較，使用WS-LSTM預(yù)測海底管道剩余壽命的方法不僅可以降低噪聲數(shù)據(jù)的影響，還能夠在保持其特征不變的情況下抓住數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，使得海底管道剩余壽命預(yù)測精確度得到進(jìn)一步的提升，能夠有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)剩余壽命預(yù)測方法的不足．