![](/images/graphics-bg.png)
Application of artificial neural network in cathodic protection of carbon steel pipe in sea water
Other Title(s)
تطبيق الشبكات العصلبة الاصطناعية في الحماية الكاثودية لأنبوب من الصلب الكابوني في ماء البحر
Joint Authors
Ujayl, Sami Abu al-Nun
Ali, Ghalib A.
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 26, Issue 8 (31 Aug. 2008), pp.1-12, 12 p.
Publisher
Publication Date
2008-08-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
12
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
استخدمت التقنيات الذكية في نطاق واسع وبنجاح وأحدى تطبيقاتها هي في مجال الحماية الكاثودية وعلى سبيل المثال استخدام طريقة الحماية الكاثودية بتقنية الخوارزمية الوراثية.
ان هدف البحث الحالي هو استخدام الشبكة العصبية لتحديد أوطئ كثافة تيار مطلوب للحماية الكاثودية بطريقة التيار المسلط من خلال استخدام بيانات التيار المسلط بالحماية الكاثودية لأنبوب من الفولاذ المنخفض الكاربون التي تم الحصول عليها من بحث سابق لنا في هذا المجال.
يتناول هذا البحث اختيار أفضل شبكة بناء لنظام حماية كاثودية.
تستخدم في هذه الخطوة ، T درجة الحرارة ، c% شبكة تغذية أمامية متعددة الطبقات لاربعة متغيرات بالوسط ( تركيز كمعلومات داخلة لتحديد أوطئ كثافة تيار كنيجة من النظام افضل عدد من الاعصاب المستخدمة في الطبقة المخفية المختارة بطريقة المحاولة والخطأ ووجدت مساوية الى 25 عصيبة.
دالة القرار المستخدمة هي لوغارتيم تدريب الظل مع متغير واحد كمعدل تعليم.
بعدها عمل تدريب للشبكة العصبية باستخدام بيانات 25 نموذج من البيانات العملية لكثافة التيار في الظروف المتغيرات الاربعة اعلاه.
ان مقياس التوقف للتدريب كان للحصول على مجموع مربع الخطأ( 0.001 )او الوصول 10000 أيكو ومجموع مربع الخطأ هو اقل بالمقارنة مع 0.001 ) تم الحصول عليه بعد 5226 ايكو .
) اختبار التعميم استخدم 5 نماذج اخذت من نتائج عملية غير تلك النماذج المستخدمة في عملية التعلم للتاكد من اداء الشبكة العصبية على هذه البيانات ومجموع مربع الخطأ لهذه النماذج كان 500053 حيث أعطت نتائج لقيم جيدة في تطبيقنا هذا.
المقارنة بين النتائج الفعلية الناتجة والنتائج من الشبكة العصبية بعد عملية التعليم كان على الاغلب متماثل حيث يشير الى تحقيق عملية تعليم جيدة وناجحة.
تشير النتائج العملية بان استخدام نظام الشبكات العصبية ناجح للحصول على اوطئ كثافة تيار حماية كاثودية لحماية انابيب من الصلب الكربوني المنخفض.
Abstract EN
The intelligent techniques are used successfully in a broad band of applications one of these applications is the cathodic protection system.
Examples of these techniques used in cathodic protection are fuzzy logic and genetic algorithms.
The present work aims to use the neural network to predict the minimum current density required in impressed current cathodic protection to protect low carbon steel pipe which have been related previously.
[1].
This work deals with choosing the best network architecture for cathodic protection system.
This step used multilayer feed forward network four environment variables (concentration C %, temperature T, distance D and pH) as input to identify the minimum current density as output in a feed forward network structure with one hidden layer using the practical results data for the learning process.
The best number of neurons in the hidden layer is chosen by trial and error and it is found to be 25 neurons.
The decision function used is the tan training algorithm with one variable learning rate.
Then, neural network training is done using 25 data samples from the experimental data for the current density in the above four variables conditions.
The stopping criterion for training was to obtain a sum square error of 0.001 or read 10000 Epochs.
An (SSE) than 0.001 were obtained after 5226 Epochs.
Generalization test used 5 data samples taken from the experimental results other than those data samples used in the learning process to check the performance of the neural network on these data.
The SSE for these samples was 0.0053 and it shows a good generalization results for our application.
The comparison between the actual experimental output and the neural network out put after the learning process are almost identical which indicates that good learning process was achieved.
The practical results indicate that neural network system can be used successfully to obtain minimum cathodic protection current density to protect low carbon steel pipes.
American Psychological Association (APA)
Ujayl, Sami Abu al-Nun& Ali, Ghalib A.. 2008. Application of artificial neural network in cathodic protection of carbon steel pipe in sea water. Engineering and Technology Journal،Vol. 26, no. 8, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-525663
Modern Language Association (MLA)
Ujayl, Sami Abu al-Nun& Ali, Ghalib A.. Application of artificial neural network in cathodic protection of carbon steel pipe in sea water. Engineering and Technology Journal Vol. 26, no. 8 (2008), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-525663
American Medical Association (AMA)
Ujayl, Sami Abu al-Nun& Ali, Ghalib A.. Application of artificial neural network in cathodic protection of carbon steel pipe in sea water. Engineering and Technology Journal. 2008. Vol. 26, no. 8, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-525663
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices.
Record ID
BIM-525663