基于物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Network, PINN)的能源管道剩余寿命预测方法

《Energy》：A physics-informed neural network method for predicting the remaining life of energy pipelines

　　

能源管道的安全稳定运行直接关系到能源供应安全与公共安全。准确预测能源管道的剩余服役寿命(Remaining Service Life, RSL)对于提升输送系统安全性、降低运行风险及保障能源供应链稳定高效运行至关重要。然而，传统方法难以应对复杂的腐蚀环境、数据有限、物理一致性差及可解释性低等问题，限制了其在管道运维中的实际应用。研究人员提出了一种由物理一致性和特征置信度协同引导的物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)预测方法。该方法以卷积残差神经网络为基干架构，引入基于规范腐蚀机理的半经验物理一致性损失函数，通过可学习物理参数约束模型，确保预测趋势与数值量值均符合腐蚀物理规律；同时集成基于梯度敏感度的特征置信度引导机制，对模型依赖关键腐蚀特征的程度实施定向约束，增强模型基于特征进行决策的可解释性。研究结果表明，与传统模型相比，所提模型的百分比平均绝对误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)达9.3%，决定系数(Coefficient of Determination, R2)达0.94，预测性能最优。此外，模型输出与物理特征约束表现出优异的物理一致性与可解释性。该模型可有效为综合能源输送系统的全生命周期规划、视情维护调度、风险预警及高效稳定运行提供可靠技术支撑，进而提升综合能源系统规划与管理的整体安全性、经济性与可持续性。

论文解读：基于物理信息神经网络(PINN)的能源管道剩余寿命预测方法

一、研究背景与立项依据

能源管道是石油、天然气及液态能源跨区域调配的核心载体，其安全稳定运行关乎国家能源供应安全与公共安全。当前能源管网已进入大规模服役的中后期，老化管道占比逐年上升，部分管道远超设计服役年限，加之长期受介质腐蚀、环境侵蚀、机械磨损及工况波动等多重因素影响，管道服役状况日趋严峻，泄漏与爆裂等安全事故频发。在此背景下，准确预测能源管道的剩余服役寿命(Remaining Service Life, RSL)成为破解管道养护难题、防范安全风险的关键。现有RSL预测方法主要包括灰色模型法、概率统计法与基于机器学习的数据驱动法。概率统计法（如基于Gumbel分布的模型）虽逻辑清晰，但对样本完备性要求高且难以刻画多因素耦合非线性关系；灰色模型适用于小样本，但抗噪性差、外推泛化能力弱；传统机器学习(Data-Driven ML)法虽能自主挖掘影响因素与RSL间的复杂非线性关联，却忽略实际物理场景先验知识，呈"黑箱"特性，缺乏物理机制一致性及可解释性，限制工程大规模部署。物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Network, PINN)通过将物理定律与控制方程作为软约束嵌入损失函数弥补纯数据驱动对大量标注数据的依赖，确保预测符合物理合理性，适合小样本、复杂机制、高物理理性要求的工程预测，但在埋地能源管道RSL预测领域应用较少且存在三方面瓶颈：①物理约束多采用固定经验公式，难自适应学习土壤腐蚀环境时变特性；②缺乏对关键腐蚀特征的显式引导，物理机制与数据拟合易失衡；③输出易违背腐蚀演化规律，难兼顾物理一致性与工程可靠性。针对上述不足，Yan Xue、Wang Huan、He Tongtong、Liuzhu Ruizhi、Wang Kai及Du Zhiguo研究人员提出一种融合物理机制约束、数据驱动与特征可解释性协同引导的PINN预测框架，用于埋地能源管道腐蚀RSL预测，相关成果发表于《Energy》。

二、主要关键技术方法

研究人员采集埋地能源管道历史腐蚀及工况数据（数据因保密未公开），经预处理与相关分析筛选输入特征；以一维卷积残差回归网络(Convolutional Residual Regression Network, CNN-Res)为基准架构，构建含三项优化目标的多目标联合损失函数——数据拟合损失(Data Loss)、基于SY/T 6151-2009标准的含可学习物理参数的半经验物理一致性损失(Physics-Consistency Loss)、基于梯度敏感度(Gradient Sensitivity)的特征置信度引导损失(Feature Confidence Guidance Loss)；将物理一致性约束模块与特征置信度引导模块嵌入CNN-Res训练过程，形成数据-物理双驱动PINN模型，并与传统统计模型、灰色模型及纯机器学习模型进行对比验证与消融实验，评估预测精度（百分比平均绝对误差MAPE、决定系数R²）、物理一致性及特征依赖可解释性。

三、研究结果

CNN-based corrosion RSL prediction method（基于CNN的腐蚀RSL预测方法）

研究人员构建一维卷积残差回归模型(CNN-Res)以处理低维特征、小样本及非线性耦合问题，通过一维卷积层进行输入特征的非线性抽象提取，并利用残差连接缓解梯度消失，实现影响因素与管道RSL间映射关系的初步捕捉，作为后续物理信息与特征引导模块的基线预测模型。

Case analysis and results discussion（案例分析与结果讨论）

研究人员按所提技术框架搭建基线CNN-Res模型，集成基于腐蚀机理的物理一致性引导方法与基于梯度敏感度的特征置信度引导方法，构建"数据损失＋物理引导误差"的多目标联合损失函数，对埋地管道RSL进行预测验证。结果表明：相较常规模型，所提PINN模型百分比平均绝对误差(MAPE)为9.3%、决定系数(R²)为0.94，预测性能最优；模型输出趋势与数值均符合腐蚀物理演化规律，且与关键腐蚀特征依赖方向及强度相符，证明物理一致性约束与特征置信度引导机制有效提升了预测的物理解释性与工程合理性。

Conclusions（结论）

研究人员总结指出，针对传统方法在复杂多变腐蚀环境、样本有限、物理一致性差及可解释性不足方面的挑战，所提基于物理一致性与特征置信度协同引导的深度建模方法，以CNN-Res为基线构建双重约束预测模型，实现了预测精度、工程合理性与特征决策可解释性的协同优化。该物理信息神经网络(PINN)框架降低了对海量标注数据的过度依赖，同时确保输出符合腐蚀物理规律并明确关键特征作用方向，有效弥补了能源管道RSL预测中物理信息表达不足与数据依赖过强的问题，可为埋地能源管道腐蚀RSL预测提供新的研究路径与技术支撑。

四、讨论与结论翻译

讨论归纳：该研究首次将带可学习物理参数与特征置信度引导的双约束PINN框架引入埋地能源管道腐蚀RSL预测，突破传统PINN固定经验公式约束与无特征显式引导局限，通过多目标损失联合优化实现数据驱动与物理机制的有机融合，在小样本条件下兼顾高精度、物理一致性与可解释性，填补了该工程场景下PINN应用的空白，对管道完整性管理及视情维护决策具重要工程参考价值。

结论部分译文：为解决传统方法面临的腐蚀环境复杂多变、数据样本有限、物理一致性差及可解释性不足等挑战，本文提出一种由物理一致性和特征置信度协同引导的基于深度学习的建模方法。通过构建以卷积残差网络(CNN-Res)为基准模型的双重约束预测模型，实现预测精度、工程合理性与特征决策可解释性的协同优化……