近日，我司總經理韓潔與西安石油大學及多位知名專家聯合開展的前沿科研項目論文《耦合人工智能的管道腐蝕預測研究》在《應用化工》期刊正式發表，標志著企業在油氣管道智能安全領域的產學研融合邁上新臺階！

上圖為論文相關截圖

研究亮點與成果

01 核心技術突破

項目團隊成功應用BERT-BiLSTM-CRF模型構建油氣管道腐蝕知識圖譜，知識抽取精準率達到94.56%、90.48%和92.47%，實現腐蝕數據的智能化管理與應用。

02 模型預測精度高

通過粒子群優化算法（PSO）增強的PSO-BP神經網絡模型，在管道均蝕速率預測中表現優異，訓練與測試決定系數分別高達0.9950和0.9943，預測精度行業領先。

03 企業應用前景廣闊

該研究成果為油氣管道腐蝕預警與安全運維提供了高效、精準的智能解決方案，可廣泛應用于能源化工、油氣儲運等領域，具有顯著的經濟與社會價值。

合作意義與影響

本次合作充分體現了我司在能源化工智能化領域的前瞻布局與技術積累，展現了在推動產學研深度融合方面的遠見。通過校企協同創新，我們不僅在技術上取得突破，更為行業安全發展提供了可落地的智能工具。

未來展望

我司將繼續深化與高校、科研機構的合作，推動人工智能、大數據等技術在能源安全、工業智能等領域的應用轉化，助力行業數字化轉型與高質量發展。期待未來更多科研成果落地生根，為企業發展與行業進步注入新動能！

成果鏈接

https://doi.org/10.16581/j.cnki.issn1671-3206.20251205.013

關于《應用化工》

《應用化工》（Applied Chemical Industry）是由陜西省化工研究院主辦、中國化工學會協辦的中文核心期刊，創刊于1972年。期刊致力于報道化工領域的新技術、新工藝、新材料及應用研究成果，涵蓋石油化工、能源化工、材料化工、環境化工等多個方向。