摘要：【目的】至2025年，中国油气管网规模将达到24×104 km，油气管道运输已然成为中国交通运输的重要方式之一。受管道周围土壤环境等因素影响，管道腐蚀现象时有发生，降低了管道的使用年限。为保障埋地管道的安全运行，需有效预测其所受腐蚀程度。【方法】将随机森林算法与多目标优化方法相结合，提出腐蚀机理引导下的埋地管道点蚀深度预测模型，将管道腐蚀的腐蚀机理知识引入到机器学习模型中，提高模型的可解释性。根据特征变量之间的交互作用机制，构建了新的特征变量，以更好地反映管道周围土壤环境的影响因素。通过随机森林算法中的基尼系数计算新特征空间中所有特征的重要性，利用混合多目标灰狼优化（Hybrid Multi-Objective Grey Wolf Optimization， HMOGWO）算法求解随机森林（Random Forest， RF）算法的最优超参数，并将特征选择融入多目标优化中。在多目标优化的过程中，综合考虑特征数量、预测准确率、模型稳定性3个优化目标，并设计综合评价指标，对比分析Pareto解集，以获取特征子集与最优超参数组合，得到最具代表性和优化性能的特征子集，提高模型稳定性与预测准确性。【结果】模型设计完成后，采用实际埋地管道的点蚀数据集对模型进行验证，三目标的HMOGWO算法与RF模型相结合后，模型的预测性能及稳定性远超三目标MOGWO算法、双目标HMOGWO算法、双目标MOGWO算法、单目标GWO算法与单目标PSO算法。【结论】该模型可以实现埋地管道最大点蚀深度的准确预测，所提出的腐蚀机理引导下的埋地管道点蚀深度预测模型可以提高管道腐蚀预测的可解释性与准确性，有助于延长管道的使用寿命，对于石油和天然气运输行业具有重要的应用实际意义。

关键字：埋地管道;点蚀深度;腐蚀机理引导;随机森林算法;多目标灰狼优化算法;特征重要性

ISSN号：1000-8241

卷、期、页：网络发表

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：北大中文核心期刊,地学领域高质量科技期刊分级目录（国内T2）,CSTPCD（中国科技核心期刊）（统计源期刊）

发表期刊名称：油气储运

通讯作者：宋福霖,苗兴园

第一作者：赵弘

论文类型：期刊论文

论文概要：宋福霖,赵弘,苗兴园，基于HMOGWO-RF的埋地管道点蚀深度机理-学习预测模型，油气储运，，网络发表

论文题目：基于HMOGWO-RF的埋地管道点蚀深度机理-学习预测模型