CN112183978A - 一种基于修正熵权法的油气管道土壤腐蚀分级评价方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于修正熵权法的油气管道土壤腐蚀分级评价方法,该方法分析并选取油气管道土壤腐蚀影响参数,通过理论分析建立参数模型,该模型在粗糙集分类算和熵权计算法的基础上,结合无量纲化中同级变换和基于AHP法的高精度分类算法进行修正;通过粗糙集算法对指标因素数据约简,再对异常的单因素指标用AHP法修正熵权计算法进行详细的分析和处理,消除不确定因素的影响,使权重重要度排序更合理,同时提高单指标因素的权值精度;通过与实际数据对比表明,利用AHP法修正后的权重值在油气管道土壤分级评价方法中体现出主客观方法相互融合的益处,使结果更加准确。
Description
技术领域
本发明涉及油气管道土壤腐蚀评价技术领域,具体涉及一种基于修正熵权法的油气管道土壤腐蚀分级评价方法。
背景技术
油气管道是目前油气运输的主要途径,但油气管道腐蚀将引发严重的社会危害。而土壤组成介质的多样性和结构的复杂性等,导致管道电位变化,是造成油气管道电化学腐蚀的最重要因素之一。引入土壤腐蚀分级评价,考虑到外界条件变化,为油气管道阴极保护提供有效且可靠的参考数值,其中土壤腐蚀因素权重值的确定至关重要。
赵志峰等提出用粗糙集分类算法,结合熵权计算法得到影响因素权重值,该方法对粗糙集数据的不确定性和熵权计算法的局限性有一定改善,但结合实际情况,在特定区间下决策指标的权重重要度排序不合理,且权重值不精确,导致多指标因素分级评价结果在实际运用中仍存在一定差异性和模糊性。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的不足,本发明的目的在于提供一种基于修正熵权法的油气管道土壤腐蚀分级评价方法,在粗糙集分类算法和熵权计算法的基础上,结合无量纲化中同级变换和基于AHP法(层次分析法)的高精度分类算法进行修正;通过对异常的单因素指标进行详细的分析和处理,消除不确定因素的影响,能够使权重重要度排序更合理,同时提高单指标因素的权值精度;通过与实际数据对比表明,利用AHP法修正后的权重值在油气管道土壤腐蚀分级评价方法中体现出主客观方法相互融合的优点,结果更加准确。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种基于修正熵权法的油气管道土壤腐蚀分级评价方法,具体包括以下步骤:
步骤1、基于粗糙集理论的油气管道土壤腐蚀指标因素属性约简
将四元组信息系统S=(U,M∪N,V,Z)设定为决策表并进行离散化数据约简,其中,将油气管道土壤腐蚀测试点作为研究对象U={X1,X2,……,Xn},X1,X2,……,Xn为选取的油气管道土壤腐蚀测试点,将油气管道土壤腐蚀样本所选取的影响因素作为M条件属性,将油气管道土壤腐蚀等级作为N决策属性,若有a是任意集合和论域U上的一个等价关系,则N决策属性在M条件属性a下的正域:
M条件属性下确定属于决策知识系统U/N的对象在整个论域U中的比重定义为依赖度σM(N),其公式为:
以M条件属性a为例,各个M条件属性的重要度公式为:
其中,当存在pMN(x)的值为零的时候,代表该M条件属性的结果在本次油气管道土壤腐蚀分级评价决策中没有影响,即可删去,仅计算对N决策属性有影响的M条件属性重要度并得到油气管道土壤腐蚀因素指标约简决策表;四元组信息系统中的V为属性值集合,Z为关系集合的映射,二者是固定组成不需要直接说明;
步骤2、将步骤1中油气管道土壤腐蚀属性约简后的指标因素进行基于熵权计算法的权重值确定:
根据步骤1中获得油气管道土壤腐蚀决策约简表,可确定有R个评价对象对该油气管道土壤腐蚀存在影响,且每个测试点均对应T个土壤腐蚀因素指标,可以建立判断矩阵Z:
Z=[zij]R×T(i=1,2,…R;j=1,2,…T) (4)
将判断矩阵中数据归一化,其方法遵循越大越优原则时,利用公式(5);遵循越小越优原则时,利用公式(6);得到标准化矩阵Y:
Y=[yij]R×T (7)
T个指标中,对于R个被分类对象系统内,定义第j个指标熵值Hj:
步骤3、将步骤1属性约简后油气管道土壤腐蚀指标因素进行基于AHP算法的权重值确定:
AHP法结合定性和定量特点对多目标决策指标进行分析,将指标进行两两分层比较,采用1~9级指数标度法构造重要性量化后的油气管道土壤腐蚀指标因素判断矩阵E;
根据矩阵基础理论Eα=λα,求取油气管道土壤腐蚀指标因素判断矩阵E的特征根λ,取最大特征根λmax以及特征向量α=(α1,α2,...,αt)T即代表油气管道土壤腐蚀的指标权重系数,其中第j个指标熵权为αj;并对油气管道土壤腐蚀指标因素判断矩阵E进行一致性检验,若判断矩阵不满足一致性检测,需要对该判断矩阵中指标再次进行两两分层比较,结合1~9级指数标度法构造新的判断矩阵,直到所构造的判断矩阵满足一致性检测为止;
步骤4、利用修正熵权法将步骤2和步骤3所获油气管道土壤腐蚀指标因素权重值进行结合获得权重最优解:
利用步骤3中主观性的AHP法修正步骤2中客观性的熵权计算法,根据条件变化调整油气管道土壤腐蚀指标因素在熵权计算法中存在的偏差;具体实施方法是将步骤2和步骤3中两种权重计算方法获得的油气管道土壤腐蚀因素指标权重值有机结合,通过组合权重向量确定最优值,该最优值符合主观权重和客观权重之间距离偏差最小原则,并以此建立油气管道土壤腐蚀指标因素的组合权重赋值最优模型为:其中0≤θ≤1;根据最优模型在可行域上有唯一解定理,由Lagrange函数可推出其解为:
本发明的有益效果如下:
本发明通过油气管道土壤腐蚀指标因素属性约简删除冗余数据和重复信息得到精确的决策指标,为核心权重值的选取和权重重要度排序提供可靠依据;就含水量(w)这个单因子M条件属性作为主权重在整个主权重中含量较高时,通过AHP法修正后的熵权方法,所得到的权重值运用在油气管道土壤腐蚀分级评价结果中更加准确,且该方法结果与实验结果一致;根据实际情况引入主观意见结合客观条件进行调整,结合AHP法加以分析,当含水量(w)在分级评价中权重度越高时,它对于油气管道土壤腐蚀分级评价的结果影响也会更大,分析发现,修正熵权法中,土壤电阻率(ρ)权重值相对其他方法稍有减小,含水量(w)的权重值相对其他方法稍有增大,但整体主权重值依然符合主权重排序;修正熵权法合理调整每个主权重重要度并且始终保持合理的主权重重要度排序,在油气管道土壤腐蚀分级评价运用中更具有优势。
附图说明
图1为本发明的修正熵权法的模型构建图。
图2为本发明的油气管道土壤腐蚀分级评价模型架构图。
具体实施方式
下面结合图表对本发明做进一步详细说明。
以某西北采油厂管辖地区的土壤实际数据为例,针对提取的土壤样本通过试片法、标准贯入试验和室内试验等结合的综合方法进行试验和分析,获得该区域油气管道土壤腐蚀因素实际数据。
利用粗糙集理论对选取的土壤腐蚀指标因素数据进行标准化预处理,消除样本数据的复杂性和冗余性等方面的缺点,得到约简整理后核心指标因素;熵权计算法计算约简后的指标因素权重值,得到土壤腐蚀核心指标客观权重值和指标重要度排序,AHP方法确定各个指标因素主观权重值,结合两种方法获得的权重值,利用组合算法最优解的原则得到修正后的核心指标因素权重值。
步骤1、基于粗糙集理论的油气管道土壤腐蚀指标因素属性约简
表1实际样本数据以土壤电阻率、含水量、PH值、NaCI、和6种主要影响因素作为M条件属性集 即M={a,b,…,f},截选的15组区域管段土壤腐蚀样本作为被研究对象U={x1,x2,…,x15},x1,x2,…,x15为选取的油气管道土壤腐蚀测试点,样本实际指标数值构成决策表;
在保证数据有效性和一致性前提下,实现决策表离散化,以此避免数据信息的丢失和样本信息矛盾;考虑到油气管道在区域特性下的土壤腐蚀影响因素特点和决策表的实际需求,依据《岩土工程勘察规范》(GB50021-2001)和《管道风险评价手册》相关参考标准建立表2土壤腐蚀因素分级标准区间;设定N决策属性N={弱,一般,中,强}即N={1,2,3,4}作为某油气管道土壤腐蚀等级,土壤腐蚀单因素实际数据结合分级标准区间划分范围进行离散化N决策属性,得到表3某管道土壤腐蚀因素数据离散化;根据约简决策规则结合数据离散化表3执行属性约简,仅保留冗余数据中一项其余项序号均删去;在本次方案中,选择将冗余数据项序号6、9、11、13、14删去,保留项序号3、4、7和10和其中数据;
表1某管道土壤腐蚀因素实际样本数据
表2某管道土壤腐蚀因素分级标准区间
表3某管道土壤腐蚀因素数据离散化
M条件属性约简决策表通过计算各个属性分类正域值并根据判断其值的大小来决定对应M条件属性对N决策属性的重要度大小,并且删除对N决策属性不具有影响的M条件属性,以此确定核心因素指标;利用公式(1)~(3)可知N决策属性对应M条件属性下的正域:
POSa(N)={1,2,5,15};
POSb(N)={1,2,4,7,5,15};
POSc(N)={1,2,4,5,7,8,10,15};
POSd(N)={1,2,4,5,7,8,10,15};
POSe(N)={1,5,7,8,10,15};
POSf(N)={1,2,4,5,7,8,10,15};
分析以上数据可知,该油气管道土壤腐蚀因素权重的重要性排序: 可见其中PH值、NaCI含量和含量的权重重要度均为0,表明这三个M条件属性在本次选取的样本案例中对结果属性没有影响,可以直接删去;得知该次案例中某管道土壤腐蚀核心影响因素有土壤电阻率(ρ)、含水量(w)和离子;同时,可以忽略样本数据中N决策属性对应M条件属性下的非正域项序号(3和12项),得到表4某管道土壤腐蚀约简决策表;
表4某管道土壤腐蚀约简决策表
步骤2、将步骤1中油气管道土壤腐蚀属性约简后指标因素进行基于熵权计算法的权重值确定:
通过步骤1中粗糙集约简后获取的土壤腐蚀核心影响因素作为依据,结合熵权法计算公式(4),代入样本的实际数据进行权重值的确定。则可定义核心指标T=3,被分类对象R=8,建立判断矩阵Z;
由式(5)~(8)得到该油气管道土壤腐蚀核心因素指标的熵Hj=(0.762930.61644 0.91049),根据式(9)得到该油气管道土壤腐蚀核心因素指标的熵权ωj=(0.33525 0.54242 0.12657);可知核心因素指标重要度排序为: 与粗糙集中权重重要度相比存在明显偏差;分析发现,含水量(w)在某区间范围内存在抛物线关系变化,针对这种情况需要无量纲化做同级变换,对不定单因素含水量(w)的实际指标对应区间统一实行越小越优原则(同级变换选择越小越优公式为);项序号7中的含水量29.3同级变换为10.5以及项序号10中含水量26.71同级变换为11.4;重复以上熵权计算步骤分别得到熵 熵权通过表5中同级变换前后熵和熵权数据对比,对含水量(w)进行无量纲化处理可以改善其权重重要度偏差,但依然存在较大偏差,需要进行熵权修正;
表5同级变换前后熵和熵权
步骤3、将步骤1属性约简后油气管道土壤腐蚀指标因素进行基于AHP算法的权重值确定:
将步骤1中粗糙集约简后获取的土壤腐蚀核心影响因素进行两两比较并考虑到含水量(w)这个不定单因素指标,利用AHP法构建判断矩阵E进行权重值计算:
根据判断矩阵E得到最大特征根λmax=3.096和特征向量α=(0.7234 0.07040.2062)T,对其进行一致性检验,CR=CI/RI=0.083<0.1,满足一致性检验;
步骤4、利用修正熵权法将步骤2和步骤3所获油气管道土壤腐蚀指标因素权重值进行结合获得权重最优解:
表6各个方法核心权重比较
表7各个权重算法评级比较
对结果进行分析:
结合表7,通过比较可以知道,除34号、115号和138号测试桩之外,其他测试桩在修正熵权法和其他方法下获得的分级评价结果均有较大出入;
结合表7及实测数据,34号、115号和138号测试桩在所有熵权算法中结果均保持一致,分析发现含水量(w)含量与其他主权重含量基本持平并且不存在越小越优的参数调整,单因素对土壤腐蚀分级评价综合结果的影响不突出;8号和143号测试桩仅在熵权法下为一般腐蚀,而在AHP法和修正熵权法下均为弱腐蚀,这是因为在8号和143号测试桩中水含量(w)含量权重占比突出,熵权法下只有水含量权重重要度偏差导致该方法下的土壤腐蚀综合评价中忽略了含水量单因素影响的重要性,不符合实际情况;61号测试桩仅在修正熵权法下为一般腐蚀,观察数据可知,土壤电阻率ρ和含水量(w)含量权重占比较高,并且含水量存在越小越优的参数调整,但熵权法和AHP法均没有考虑到含水量单因素影响效果的重要性,导致在土壤腐蚀评价中的偏差较大;而在128号测试桩中,只有含水量(w)含量权重占比较高,对土壤腐蚀分级评价结果有较高影响,AHP法中含水量的权重重要度占比微乎其微而土壤电阻率权重占比过重是该方法与其他方法获得的土壤腐蚀评级结果不一致的最大原因。
综上所述,就含水量(w)这个单因子M条件属性作为主权重在整个主权重中含量较高时,通过AHP法修正后的熵权方法所得到的权重值运用在土壤腐蚀分级评价结果中更加准确,且该方法结果与实验结果一致。由于含水量(w)在某些区间下呈现抛物线关系,并非简单地遵循越大越优或者越小越优原则,仅根据无量纲化中同级变换并不能完全改善这个问题。这时就需要根据实际情况引入主观意见结合客观条件进行调整,结合AHP法加以分析,当含水量(w)在分级评价中权重度越高时,它对于土壤腐蚀分级评价的结果影响也会更大,分析发现修正熵权法中,土壤电阻率(ρ)权重值相对其他方法稍有减小,含水量(w)的权重值相对其他方法稍有增大,但整体主权重值依然符合主权重排序。修正熵权法合理调整每个主权重重要度并且始终保持合理的主权重重要度排序,在土壤腐蚀分级评价运用中更具有优势。
Claims (1)
1.一种基于修正熵权法的油气管道土壤腐蚀分级评价方法,其特征在于:具体包括以下步骤:
步骤1、基于粗糙集理论的油气管道土壤腐蚀指标因素属性约简
将四元组信息系统S=(U,M∪N,V,Z)设定为决策表并进行离散化数据约简,其中,将油气管道土壤腐蚀测试点作为研究对象U={X1,X2,……,Xn},X1,X2,……,Xn为选取的油气管道土壤腐蚀测试点,将油气管道土壤腐蚀样本所选取的影响因素作为M条件属性,将油气管道土壤腐蚀等级作为N决策属性,若有a是任意集合和论域U上的一个等价关系,则N决策属性在M条件属性a下的正域:
M条件属性下确定属于决策知识系统U/N的对象在整个论域U中的比重定义为依赖度σM(N),其公式为:
以M条件属性a为例,各个M条件属性的重要度公式为:
其中,当存在pMN(x)的值为零的时候,代表该M条件属性的结果在本次油气管道土壤腐蚀分级评价决策中没有影响,即可删去,仅计算对N决策属性有影响的M条件属性重要度并得到油气管道土壤腐蚀因素指标约简决策表;四元组信息系统中的V为属性值集合,Z为关系集合的映射;
步骤2、将步骤1中油气管道土壤腐蚀属性约简后的指标因素进行基于熵权计算法的权重值确定:
根据步骤1中获得油气管道土壤腐蚀决策约简表,可确定有R个评价对象对该油气管道土壤腐蚀存在影响,且每个测试点均对应T个土壤腐蚀因素指标,可以建立判断矩阵Z:
Z=[zij]R×T(i=1,2,…R;j=1,2,…T) (4)
将判断矩阵中数据归一化,其方法遵循越大越优原则时,利用公式(5);遵循越小越优原则时,利用公式(6);得到标准化矩阵Y:
Y=[yij]R×T (7)
T个指标中,对于R个被分类对象系统内,定义第j个指标熵值Hj:
步骤3、将步骤1属性约简后油气管道土壤腐蚀指标因素进行基于AHP算法的权重值确定:
AHP法结合定性和定量特点对多目标决策指标进行分析,将指标进行两两分层比较,采用1~9级指数标度法构造重要性量化后的油气管道土壤腐蚀指标因素判断矩阵E;
根据矩阵基础理论Eα=λα,求取油气管道土壤腐蚀指标因素判断矩阵E的特征根λ,取最大特征根λmax以及特征向量α=(α1,α2,...,αt)T即代表油气管道土壤腐蚀的指标权重系数,其中第j个指标熵权为αj;并对油气管道土壤腐蚀指标因素判断矩阵E进行一致性检验,若判断矩阵不满足一致性检测,需要对该判断矩阵中指标再次进行两两分层比较,结合1~9级指数标度法构造新的判断矩阵,直到所构造的判断矩阵满足一致性检测为止;
步骤4、利用修正熵权法将步骤2和步骤3所获油气管道土壤腐蚀指标因素权重值进行结合获得权重最优解:
利用步骤3中主观性的AHP法修正步骤2中客观性的熵权计算法,根据条件变化调整油气管道土壤腐蚀指标因素在熵权计算法中存在的偏差;具体实施方法是将步骤2和步骤3中两种权重计算方法获得的油气管道土壤腐蚀因素指标权重值有机结合,通过组合权重向量确定最优值,该最优值符合主观权重和客观权重之间距离偏差最小原则,并以此建立油气管道土壤腐蚀指标因素的组合权重赋值最优模型为:其中根据最优模型在可行域上有唯一解定理,由Lagrange函数可推出其解为:
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---|---|
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113380033A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-09-10 | 山东交通学院 | 基于人机混合增强智能的城市交通安全预警方法及系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104281773A (zh) * | 2014-08-26 | 2015-01-14 | 国家电网公司 | 一种基于粗糙模糊集的输电杆塔塔材强度评估和计算方法 |
CN105894096A (zh) * | 2016-04-22 | 2016-08-24 | 国家电网公司 | 一种基于云模型的变电站接地网状态评估方法 |
CN106845142A (zh) * | 2017-03-09 | 2017-06-13 | 南京大学 | 基于改进的粗糙集‑集对分析的水质评价方法 |
CN110057748A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-07-26 | 西安石油大学 | 油气管道土壤腐蚀分级量化方法 |
US20200282503A1 (en) * | 2018-08-28 | 2020-09-10 | Dalian University Of Technology | Comprehensive performance evaluation method for cnc machine tools based on improved pull-off grade method |
-
2020
- 2020-09-19 CN CN202010989622.7A patent/CN112183978A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104281773A (zh) * | 2014-08-26 | 2015-01-14 | 国家电网公司 | 一种基于粗糙模糊集的输电杆塔塔材强度评估和计算方法 |
CN105894096A (zh) * | 2016-04-22 | 2016-08-24 | 国家电网公司 | 一种基于云模型的变电站接地网状态评估方法 |
CN106845142A (zh) * | 2017-03-09 | 2017-06-13 | 南京大学 | 基于改进的粗糙集‑集对分析的水质评价方法 |
US20200282503A1 (en) * | 2018-08-28 | 2020-09-10 | Dalian University Of Technology | Comprehensive performance evaluation method for cnc machine tools based on improved pull-off grade method |
CN110057748A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-07-26 | 西安石油大学 | 油气管道土壤腐蚀分级量化方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
张文宇等: "基于粗糙集与AHP结合的属性权重确定方法", 《测控技术》 * |
赵志峰等: "粗糙集和熵权计算法在多因素指标评价中的应用", 《中国安全生产科学技术》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113380033A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-09-10 | 山东交通学院 | 基于人机混合增强智能的城市交通安全预警方法及系统 |
CN113380033B (zh) * | 2021-06-09 | 2022-08-16 | 山东交通学院 | 基于人机混合增强智能的城市交通安全预警方法及系统 |
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