基于条件生成对抗网络与注意力机制的多层感知器融合模型在埋地油气管道腐蚀速率预测中的应用研究

本文创新性地提出融合变分自编码器(VAE)和条件生成对抗网络(cGAN)的VAE-cGAN数据增强模型，结合注意力机制增强的多层感知器(MLP-Attention)，有效解决埋地油气管道腐蚀数据样本稀缺难题。实验表明，该方法使RMSE和MAPE分别降至0.0153和0.1041，R2提升至0.9787，生成数据相似度达0.845，为管道完整性管理提供新范式。

　　

Highlight

本研究针对埋地油气管道腐蚀数据稀缺问题，提出融合变分自编码器(VAE)与条件生成对抗网络(cGAN)的创新数据增强框架VAE-cGAN，结合注意力机制增强的多层感知器(MLP-Attention)预测模型，构建了完整的腐蚀速率预测体系。

Proposed corrosion rate prediction model

如图1所示，该框架通过VAE编码器学习真实数据的潜在分布，结合cGAN的条件对抗训练生成高质量合成样本。MLP-Attention模型则通过动态权重分配捕捉特征间关键依赖关系，显著提升预测精度。

Variational Autoencoder (VAE)

VAE基于变分推断构建，其编码器将高维数据映射到服从标准正态分布的潜空间变量z，解码器则通过重参数化技巧重构数据。该结构有效解决了传统GAN模式坍塌问题。

Hyperparameter selection

经过反复调优，最终确定VAE-cGAN的潜空间维度为32，生成器和判别器学习率均为0.0001；MLP-Attention采用3层128神经元结构，注意力头数设为8。

Training of VAE+cGAN model

训练分两阶段：VAE编码器快速收敛后，cGAN以腐蚀环境参数为条件进行对抗训练。采用Wasserstein距离优化使生成分布逼近真实数据，梯度惩罚系数λ=10。

Normality test for latent variable z

通过Kolmogorov-Smirnov检验证实，潜变量z的Jarque-Bera统计量P值>0.05，Q-Q图显示其完美拟合标准正态分布，验证了编码器的有效映射能力。

Conclusion

该研究不仅将预测指标RMSE降低25.4%，更通过多维验证框架（包含KL散度、JS距离等统计量）证明生成数据与真实数据的分布相似度达0.845，为小样本腐蚀预测提供了可靠解决方案。