基于MATLAB 人工神经网络的土壤腐蚀性评价模型*

朱庆杰 张建龙 陈艳华 雒振林 李雪 刘亚婷

1常州大学江苏省油气储运技术重点实验室

2华北理工大学建筑工程学院

3河北省建筑工程质量检测中心有限公司

近年来，国家强调建设清洁低碳、安全高效的现代能源体系，燃气作为一种经济、高效、清洁的能源被广泛应用。燃气管道运输量大、占地面积小、投资费用低，但长期埋在地下的燃气管道防腐材料不可避免的会受到土壤腐蚀而逐渐老化，安全性能逐年降低。埋地燃气管道的腐蚀破坏给各行各业带来了安全隐患，对经济、能源以及人身安全等诸多方面构成威胁，因此，对埋地燃气管道所处地的土壤腐蚀性进行科学评价、为管道的安全运行提供依据显得极其重要[1]。影响土壤腐蚀性的参数主要包括土壤电阻率、含水量、氧化还原电位、土壤pH 值、含盐量[2]。大多数评价方法是在数学模型的基础上对评价指标进行加权评判，如模糊综合法、主成分分析法等方法。虽然上述方法在实际应用中均取得了较好的效果，但依据操作人员和相关领域专家对评价指标法的权重进行赋值是不客观的，评价结果的准确性受主观因素影响很大，对于非线性问题的自学习、自适应的能力不足[3-4]。

人工神经网络（artificial neural network，ANN）在工业、金融等领域的预测和评价中被广泛应用，它能将诸多影响因素之间的共同作用通过非线性的方式计算出来，从而很好地解决这种非线性相关关系，是一种用于处理非线性问题的较好方法[5]。……