CN111612301A - 基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法及装置，其中方法包括：获取城镇燃气埋地管道泄漏风险的影响特征数据，构建特征集；对影响特征数据进行预处理，得到影响特征；根据各个影响特征的历年发生事件分布，确定各个影响特征的风险权重；基于各个影响特征及相应的权重建立城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型；基于城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值；利用预设分类法对风险值进行分级，并绘制管道状态专题图。
Description
技术领域
本发明涉及城市供气管道风险评估领域，尤其涉及一种基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法及装置。
背景技术
燃气管道遍布整个城市的地下，犹如城市的大动脉，作为国民经济发展和人民生活保障的资源和能源，具有城市生命线的重要地位。随着燃气应用范围的愈发广泛和管线运行时间的不断加长，各种因素导致的管道事故安全隐患不容小觑。部分管线超期服役、损坏老化、阴极保护失效等一系列管网安全运行问题的出现，使得管道事故隐患从潜伏期进入爆发期；同时，近年来市政交通建设的快速发展又进一步增加了燃气管线的运行压力和泄漏风险，存在极大的安全隐患。因此，对城镇燃气埋地管道的周边环境状况进行分析，并对管道的泄漏风险进行评估，及时发现安全隐患是至关重要的。
由于城镇燃气埋地管道铺设的复杂性和不可见性，对燃气管道的泄漏检测和定位一直没有十分适用的技术和明确的标准，只能依靠日常运维和原有规定的指标检测标准进行防腐检测及压力管道检测等工作。但在目前的工作方法中，受限于检测成本、人力和设备资源以及技术可行性等条件约束，实际已开展检测的管道只占全管网很少比例，而且以上的工作中却有大量的数据未被很好的开发和利用，指标之间存在一定的信息冗余，管线的检测仍以经验为主，导致检测成本、人力和设备成本的浪费和安排不合理。
据资料显示，目前传统行业对城镇燃气埋地管道泄漏风险的评估方法，主要是对腐蚀引起的管道泄漏风险的评估，包括检测和评价两个方面。相关标准制定了一套管道检测规则，定期对管道周边环境和腐蚀防护系统效果检测。《GB/T 19285-2014埋地钢质管道腐蚀防护工程检验》规定了埋地钢质管道腐蚀防护工程质量和腐蚀防护效果的检测内容，即埋地管道沿线的土壤腐蚀性、杂散电流干扰、外防腐层状况和阴极保护效果进行调查，或是直接对管道本体进行检测；之后，基于各检测指标，采用故障树分析法、基于层次分析与专家打分的模糊综合评价方法，依据相关标准建立腐蚀风险评价模型，对埋地管道腐蚀风险进行评价。
对于非腐蚀因素引起的管道泄漏风险的评估方面的研究相对较少，主要是基于影响管道状况的各类因素，如管龄、外力破坏、管道老化等，然后通过德尔菲法与层次分析法，结合专家意见，明确各类因素对泄漏风险的重要程度，即确定各风险指标权重，继而计算城市燃气管道泄漏风险并分级。
权重是指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度，与一般的比重不同的是，权重不仅仅体现某一因素或指标所占的百分比，更强调因素或指标的相对重要程度，因此，对于权重计算方法的确定与创新极为重要。
综合看来，在对城镇燃气埋地管道泄漏风险进行评价时，这些传统的方法都是基于检测数据和评价体系进行风险评估的。
一方面，对于检测数据的获取，需要对待检埋地燃气管道的周边环境和腐蚀防护效果进行大规模的检测，一定程度上消耗了大量的人力、物力、财力和时间，同时，对大量检测数据的存储与保护，也需要很多的安全与技术支撑。
另一方面，对于评价体系的选择，大致分为故障树分析法、基于层次分析与专家打分的模糊综合评价方法等。在运用这些方法对埋地燃气管道的泄漏风险进行评估时，都需要借助专家的知识、经验和判断能力来确定各类要素对燃气管道泄漏风险的重要程度，这存在一定的主观判断，难免片面性，其相应的评估结果也缺乏一定的客观性。此外，各类要素的重要程度相对比较固定，基于这些评价体系计算所得的风险也相对固定，无法做到对埋地燃气管道泄漏风险进行动态评价。
与此同时，风险评价相关的各类要素所涉及方面也比较局限，大多是一些与管道腐蚀泄漏有关的因素，如埋地管道沿线的土壤腐蚀性、杂散电流干扰、外防腐层状况和阴极保护效果等，或是管龄、管径、压力级制等管道本体的检测指标。然而导致埋地燃气管道泄漏的原因有很多，不仅仅是由腐蚀所引起的，现有一些评价体系在对管道风险进行评估时，忽略了腐蚀以外的其他要素对燃气管道泄漏风险的影响。
发明内容
本发明旨在提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法及装置。
为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：
本发明的一个方面提供了一种基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法，包括：获取城镇燃气埋地管道泄漏风险的影响特征数据，构建特征集；对影响特征数据进行预处理，得到影响特征；根据各个影响特征的历年发生事件分布，确定各个影响特征的风险权重；基于各个影响特征及相应的权重建立城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型；基于城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值；利用预设分类法对风险值进行分级，并绘制管道状态专题图。
其中，预处理包括：数据库关联、异常值处理、缺失值处理、特征编码和连续数据离散化。
其中，基于城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值包括：根据特征集，建立权重矩阵，利用泄漏风险batch归一化函数计算泄露风险的风险值。
其中，绘制管道状态专题图包括：用不同的颜色表示不同风险等级的管道，在ArcGIS平台上绘制管道状态专题图。
本发明另一方面提供了一种基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估装置，包括：获取模块，用于获取城镇燃气埋地管道泄漏风险的影响特征数据，构建特征集；预处理模块，用于对影响特征数据进行预处理，得到影响特征；确定模块，用于根据各个影响特征的历年发生事件分布，确定各个影响特征的风险权重；建立模块，用于基于各个影响特征及相应的权重建立城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型；计算模块，基于城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值；分级模块，用于利用预设分类法对风险值进行分级，并绘制管道状态专题图。
其中，预处理包括：数据库关联、异常值处理、缺失值处理、特征编码和连续数据离散化。
其中，计算模块通过如下方式基于城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值：计算模块，具体用于根据特征集，建立权重矩阵，利用泄漏风险batch归一化函数计算泄露风险的风险值。
其中，分级模块通过如下方式绘制管道状态专题图：分级模块，具体用于用不同的颜色表示不同风险等级的管道，在ArcGIS平台上绘制管道状态专题图。
由此可见，通过本发明提供的基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法及装置,以便在埋地燃气管道发生泄漏前对各管道的泄漏风险进行评估，进而为燃气管道的运行保护、维修整改、技改大修等实施计划的制定提供参考，使得现有可用资金和可调配人员的利用率最大化，辅助埋地燃气管网日常管理的科学决策。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的基于权重自调节的城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型示意图；
图2为本发明实施例提供的基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法的流程图；
图3为本发明实施例提供管道状态专题图；
图4为本发明实施例提供的基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明从埋地燃气管道泄漏风险出发，寻找各类相关影响要素。在此基础上，本发明提出了权重自调节的方法，完全从数据出发，用数据说话，客观地确定各类要素对燃气管道泄漏风险的重要程度，即各类风险要素的影响权重，具有客观、科学的特点。
本发明的目标是建立一个基于权重自调节的城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型，输入是某区域燃气埋地管道的本体信息、管理单位、外防腐层状态、阴保设施效果、土壤腐蚀性、杂散电流干扰强度、电气化设备风险强度、天气、节假日、地面沉降、第三方施工等特征，输出是该区域燃气埋地管道泄漏风险，即管道发生泄漏的可能性，如图1所示。
随着检测和监测工作的不断推进，会有新的泄漏事件及对事件后的防腐检测，相应的在各要素上的事件分布情况也会发生改变。因此，在城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型中的权重是动态变化、自动调节的。
本发明可以用如下数学表达式来表示该风险评估模型：
y＝f(X)
其中，f表示风险评估模型，X＝{xi|i＝1，2，...，n}表示该模型的输入，即n个风险影响特征，y表示该模型的输出，即该区域燃气埋地管道泄漏风险。根据该模型计算所得的管道泄漏风险是基于风险影响特征和事件发生分布的，而没有涉及到技改数据。技改是指对一些运行状态不佳的管道进行维修整改和技术改造，进而会降低技改管道的泄漏风险，因此通过技改大修数据更新相应的技改管道泄漏风险，能够更科学地评估管道泄漏风险。
图2示出了本发明实施例提供的基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法的流程图，参见图2，本发明实施例提供的基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法，包括：
S1，获取城镇燃气埋地管道泄漏风险的影响特征数据，构建特征集。
具体地，获取城镇燃气埋地管道泄漏风险的影响特征数据主要包括两方面：其一，燃气集团内部；其二，网上海量信息。
燃气集团内部能够收集到的数据主要包括内部数据和检测数据两方面，其中，内部数据是指管线的基本信息，包括投运年代、管径、管材、压力级制、埋深等管线属性信息、管理单位等管理信息和管线的空间位置信息；检测数据是指燃气集团历年与管道腐蚀破坏相关的检测、结果、分析数据，包括土壤腐蚀性、杂散电流、外防腐层状态、阴保设施等检测项目数据，可以表征管线的地理环境和运行状态。
从网上海量信息中能够收集到的数据主要包括外部数据，即影响管道泄漏可能性的环境数据以及评价严重性的数据，包括电气化设备风险强度、天气、节假日、地面沉降、第三方施工等数据。
整合收集到的数据，分类统计各影响特征，构建特征集X＝{xi|i＝1,2,…,n}，其中n表示风险影响特征的数量。
S2，对影响特征数据进行预处理，得到影响特征。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，预处理包括：数据库关联、异常值处理、缺失值处理、特征编码和连续数据离散化。
具体地，实际使用时数据存在很多问题，如存在不完整或不一致的脏数据，无法直接作为模型输入，因此在使用数据进行建模前应对获取到的数据进行数据预处理，主要包括数据库关联、异常值处理、缺失值处理、特征编码、连续数据离散化等。
a.数据库关联：对城镇燃气埋地管道的基础数据库和检测数据库按照管网编号或者空间位置进行关联，使得数据在空间上实现对齐。
b.异常值处理：对数据进行描述性统计或箱线图分析，找出引起异常值的原因，继而通过删除含有异常值记录、将异常值视为缺失值、均值修正、不处理等方法对异常值进行处理。
c.缺失值处理：缺失值是最常见的数据问题，处理缺失值的方法有很多。按照数据缺失比例和字段重要性，通过删除缺失值、均值/中位数填补、多重插值、KNN填补等方法对缺失值进行处理。
d.特征编码：根据泄漏风险影响特征的数据属性，可分为连续变量和分类变量，对分类变量进行数字编码，用不同的数字代表不同的数据类别。
e.连续数据离散化：方法很多，即分位数法、距离区间法、频率区间法、聚类、卡方等方法，如投运年限可以用等距区间离散化成1980-1990、1991-2000、2001-2010、>2011四类。
S3，根据各个影响特征的历年发生事件分布，确定各个影响特征的风险权重。
具体地，对于管道泄漏风险的大小，一定程度上可以通过发生泄漏事件来反映，因而统计各影响特征的历年发生事件分布，确定各特征的风险权重，即从数据出发，客观地确定各类要素对燃气管道泄漏风险的重要程度。同时，随着检测和监测工作的不断推进，新的泄漏事件及对事件后的防腐检测不断增加，相应的事件分布也在不断改变，因此，根据泄漏事件和事件后防腐检测自动调节权重，能够更加科学地动态评估管道的泄漏风险。
S4，基于各个影响特征及相应的权重建立城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型；
S5，基于城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，基于城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值包括：根据特征集，建立权重矩阵，利用泄漏风险batch归一化函数计算泄露风险的风险值。
具体地，从燃气埋地管道泄漏的引发原因角度出发，基于各影响特征及相应的权重建立城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型。
对于特征集X＝{xi|i＝1,2,…,n}，其中n表示风险影响特征的数量，xi表示第i个特征，令xi有mi个类别，有相应的权重矩阵W＝{wi|i＝1,2,…,n}，则wi有mi个类别，进而泄漏风险为
其中g为泄漏风险batch归一化函数。
S6，利用预设分类法对风险值进行分级，并绘制管道状态专题图。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，绘制管道状态专题图包括：用不同的颜色表示不同风险等级的管道，在ArcGIS平台上绘制管道状态专题图。
具体地，基于城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型，采用等间隔或不等间隔分类法对风险值进行分级，并用不同的颜色表示不同风险等级的管道，在ArcGIS平台上绘制管道状态专题图。
由此可见，通过本发明提供的基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法,以便在埋地燃气管道发生泄漏前对各管道的泄漏风险进行评估，进而为燃气管道的运行保护、维修整改、技改大修等实施计划的制定提供参考，使得现有可用资金和可调配人员的利用率最大化，辅助埋地燃气管网日常管理的科学决策。
以下，通过一个具体实施例对本发明实施例提供的基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法进行说明：
从检测数据库中选取2015年至2016年的压力管道检测数据，包括土壤腐蚀性、杂散电流、外防腐层状态、阴保设施等检测项目数据，并从管线基础数据库中提取相应管线的基本信息，包括管线编号、投运年代、管径、管材、压力级制、管理单位和管线的空间位置信息。与此同时，从网上海量信息中收集相关外部数据，包括地铁/铁路/无轨电车/充电桩等电气化设备风险强度、天气、节假日、地面沉降、第三方施工等数据。
实施步骤：
1.将这些数据按管网编号或者空间位置进行关联，使得数据在空间上实现对齐，并进行异常值处理和缺失值填补。对分类变量进行数字编码，对连续数据离散化。
2.统计各影响特征的历年发生事件分布，确定各类要素对燃气管道泄漏风险的重要程度，即确定各特征的风险权重。
3.从燃气埋地管道泄漏的引发原因角度出发，基于各影响特征及相应的权重建立城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型。
4.基于城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型，采用不等间隔分类法对风险值进行分级，根据0～0.4、0.4～0.7、0.7～0.9、0.9～1的概率区间将管道泄漏风险结果分别划分为低风险、中等风险、较高风险和高风险四个等级，并用不同的颜色表示不同风险等级的管道，在ArcGIS平台上绘制管道状态专题图，如图3所示。
由此可见，本发明具有如下有益效果：
1、采集泄漏风险相关的外部数据作为模型特征
传统的管道风险评估方法大多仅从管线的基本信息和检测信息着手，未考虑泄漏风险相关的外部影响信息。本发明在此基础上，收集了大量泄漏风险相关的外部数据，包括地铁/铁路/无轨电车/充电桩等电气化设备风险强度、天气、节假日、地面沉降、第三方施工等，作为模型特征综合评估管道泄漏风险。
2、多源异构数据在空间上实现对齐
评估城镇燃气埋地管道泄漏风险时，需要表示管线属性信息和管理信息的内部数据，需要检测数据，还需要外部数据，这些数据是多源异构的。对各类信息按照管网编号或者空间位置进行关联，将数据在空间上实现对齐。
3、城镇燃气埋地管道泄漏风险评估方法中的权重是动态自调节的
传统的风险评估方法几乎都需要借助专家的知识、经验和判断能力来确定各类要素对燃气管道泄漏风险的重要程度，而专家经验往往存在一定的主观判断，难免片面性，其相应的评估结果也缺乏一定的客观性，并且各类要素的重要程度相对比较固定。本发明基于各影响特征的历年发生事件分布，确定风险权重，从数据出发，客观地确定各类要素对燃气管道泄漏风险的重要程度。同时，随着检测和监测工作的不断推进，新的泄漏事件及对事件后的防腐检测不断增加，相应的事件分布也在不断改变，因此，根据泄漏事件和事件后防腐检测自动调节权重，能够更加科学地动态评估管道的泄漏风险。
图4示出了本发明实施例提供的基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估装置的结构示意图，该基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估装置应用上述方法，以下仅对基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估装置的结构进行简单说明，其他未尽事宜，请参照上述基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法中的相关描述，参见图4，本发明实施例提供的基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估装置，包括：
获取模块，用于获取城镇燃气埋地管道泄漏风险的影响特征数据，构建特征集；
预处理模块，用于对影响特征数据进行预处理，得到影响特征；
确定模块，用于根据各个影响特征的历年发生事件分布，确定各个影响特征的风险权重；
建立模块，用于基于各个影响特征及相应的权重建立城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型；
计算模块，基于城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值；
分级模块，用于利用预设分类法对风险值进行分级，并绘制管道状态专题图。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，预处理包括：数据库关联、异常值处理、缺失值处理、特征编码和连续数据离散化。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，计算模块通过如下方式基于城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值：计算模块，具体用于根据特征集，建立权重矩阵，利用泄漏风险batch归一化函数计算泄露风险的风险值。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，分级模块通过如下方式绘制管道状态专题图：分级模块，具体用于用不同的颜色表示不同风险等级的管道，在ArcGIS平台上绘制管道状态专题图。
由此可见，通过本发明提供的基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估装置,以便在埋地燃气管道发生泄漏前对各管道的泄漏风险进行评估，进而为燃气管道的运行保护、维修整改、技改大修等实施计划的制定提供参考，使得现有可用资金和可调配人员的利用率最大化，辅助埋地燃气管网日常管理的科学决策。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (8)
1.一种基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估方法，其特征在于，包括：
获取城镇燃气埋地管道泄漏风险的影响特征数据，构建特征集；
对所述影响特征数据进行预处理，得到影响特征；
根据各个影响特征的历年发生事件分布，确定各个所述影响特征的风险权重；
基于各个所述影响特征及相应的权重建立城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型；
基于所述城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值；
利用预设分类法对所述风险值进行分级，并绘制管道状态专题图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：
数据库关联、异常值处理、缺失值处理、特征编码和连续数据离散化。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值包括：
根据特征集，建立权重矩阵，利用泄漏风险batch归一化函数计算泄露风险的风险值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述绘制管道状态专题图包括：
用不同的颜色表示不同风险等级的管道，在ArcGIS平台上绘制所述管道状态专题图。
5.一种基于权重自调节的燃气埋地管道泄漏风险评估装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取城镇燃气埋地管道泄漏风险的影响特征数据，构建特征集；
预处理模块，用于对所述影响特征数据进行预处理，得到影响特征；
确定模块，用于根据各个影响特征的历年发生事件分布，确定各个所述影响特征的风险权重；
建立模块，用于基于各个所述影响特征及相应的权重建立城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型；
计算模块，基于所述城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值；
分级模块，用于利用预设分类法对所述风险值进行分级，并绘制管道状态专题图。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述预处理包括：数据库关联、异常值处理、缺失值处理、特征编码和连续数据离散化。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述计算模块通过如下方式基于所述城镇燃气埋地管道泄漏风险评估模型计算泄露风险的风险值：
所述计算模块，具体用于根据特征集，建立权重矩阵，利用泄漏风险batch归一化函数计算泄露风险的风险值。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分级模块通过如下方式绘制管道状态专题图：
所述分级模块，具体用于用不同的颜色表示不同风险等级的管道，在ArcGIS平台上绘制所述管道状态专题图。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112633552A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-04-09 | 合肥泽众城市智能科技有限公司 | 一种燃气管线与周边管线耦合隐患识别与风险评估方法与系统 |
| CN113591624A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-11-02 | 青岛新奥胶南燃气有限公司 | 一种基于统计分析的lng卸车风险预测方法及评估系统 |
| CN114386755A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-04-22 | 深圳市燃气集团股份有限公司 | 一种燃气风险评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115062192A (zh) * | 2022-08-22 | 2022-09-16 | 成都千嘉科技股份有限公司 | 基于空间分析的燃气管道检测数据自动对齐方法 |
| CN116258086A (zh) * | 2023-05-11 | 2023-06-13 | 北京航空航天大学 | 一种燃气管道风险评估方法及系统 |
| CN116611820A (zh) * | 2023-07-19 | 2023-08-18 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于智慧燃气物联网的管线故障评估方法与系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120180133A1 (en) * | 2011-01-10 | 2012-07-12 | Saudi Arabian Oil Company | Systems, Program Product and Methods For Performing a Risk Assessment Workflow Process For Plant Networks and Systems |
| CN104715163A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-06-17 | 中国石油大学(华东) | 一种埋地油气管道风险评估方法 |
| CN109034546A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-12-18 | 北京市燃气集团有限责任公司 | 一种城镇燃气埋地管道腐蚀风险的智能预测方法 |
| CN109978374A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-07-05 | 中国环境科学研究院 | 油气管道系统风险评估方法 |
-
2020
- 2020-04-17 CN CN202010303859.5A patent/CN111612301A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120180133A1 (en) * | 2011-01-10 | 2012-07-12 | Saudi Arabian Oil Company | Systems, Program Product and Methods For Performing a Risk Assessment Workflow Process For Plant Networks and Systems |
| CN104715163A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-06-17 | 中国石油大学(华东) | 一种埋地油气管道风险评估方法 |
| CN109034546A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-12-18 | 北京市燃气集团有限责任公司 | 一种城镇燃气埋地管道腐蚀风险的智能预测方法 |
| CN109978374A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-07-05 | 中国环境科学研究院 | 油气管道系统风险评估方法 |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112633552A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-04-09 | 合肥泽众城市智能科技有限公司 | 一种燃气管线与周边管线耦合隐患识别与风险评估方法与系统 |
| CN113591624A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-11-02 | 青岛新奥胶南燃气有限公司 | 一种基于统计分析的lng卸车风险预测方法及评估系统 |
| CN114386755A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-04-22 | 深圳市燃气集团股份有限公司 | 一种燃气风险评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115062192A (zh) * | 2022-08-22 | 2022-09-16 | 成都千嘉科技股份有限公司 | 基于空间分析的燃气管道检测数据自动对齐方法 |
| CN116258086A (zh) * | 2023-05-11 | 2023-06-13 | 北京航空航天大学 | 一种燃气管道风险评估方法及系统 |
| CN116258086B (zh) * | 2023-05-11 | 2023-07-21 | 北京航空航天大学 | 一种燃气管道风险评估方法及系统 |
| CN116611820A (zh) * | 2023-07-19 | 2023-08-18 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于智慧燃气物联网的管线故障评估方法与系统 |
| CN116611820B (zh) * | 2023-07-19 | 2023-09-22 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于智慧燃气物联网的管线故障评估方法与系统 |
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