CN112801137A - 一种基于大数据的石油管材质量动态评价方法及系统 - Google Patents

一种基于大数据的石油管材质量动态评价方法及系统 Download PDF

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CN112801137A CN202110004869.3A CN202110004869A CN112801137A CN 112801137 A CN112801137 A CN 112801137A CN 202110004869 A CN202110004869 A CN 202110004869A CN 112801137 A CN112801137 A CN 112801137A
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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的石油输送管材质量动态评价方法及系统，评价方法，包括以下步骤：建立石油输送管材的历史检测数据库和失效数据库，处理得到数据矩阵；对数据矩阵通过K‑means聚类分析，计算得到历史检测数据库的聚类簇中心ak和失效数据库的聚类簇中心bi；并得到ai与bi的距离ax，对ax按照大小进行排序得到k个聚类簇中心的等级排序；对于待评价石油输送管道检测结果
Figure DDA0002882825120000011
计算其与ax距离，距离最小对应的聚类簇中心的等级为该
Figure DDA0002882825120000012
的质量评级。本发明评价方法便于对厂家生产的产品进行比较，以优选出质量好的产品，提高产品使用安全性，控制风险，提高质检机构数据可信度。

Description

一种基于大数据的石油管材质量动态评价方法及系统
技术领域
本发明涉及油气输送管质量检验技术领域，具体地是一种基于大数据的石油管材质量动态评价方法及系统。
背景技术
油气输送管作为压力容器，属于特种设备，一旦发生失效，可能会危害人的生命安全，造成环境污染。因此，应对石油管材从生产、使用、检验检测三个环节严格把关，进行全过程的监督。
目前，对石油管材的质量评价，是依据产品标准，逐项对其性能例如尺寸、拉伸、冲击、弯曲、静水压、爆破、无损探伤、硬度、焊缝参数、防腐蚀性能、落锤、化学成分、金相显微组织、实物性能等项目进行试验，对每项试验结果对照标准给出合格、不合格评价，最后出具总试验报告。
随着行业发展，越来越多的厂家开始生产石油管材，产品质量难免良莠不齐。现有方法仅依据标准对产品给予合格与否的评定，还存在以下缺陷：
1)个别厂家为了提高利润，降低成本，产品仅恰好能满足合格要求，存在一定的安全隐患。
2)对于合格产品，购方不能有效甄别何种产品更有优势。
3)生产厂家对生产制造工艺不能持续改进，限制了行业的进一步发展。
4)在使用过程中，符合标准的产品仍然出现失效。
因此，如何对生产厂的产品进行质量评级/评分，持续改进生产工艺，剔除潜在不合格产品，是目前石油管材行业亟待解决的问题之一。
发明内容
本发明的目的是针对目前质量评价中的不足，提供一种基于大数据的石油管材质量动态评价方法及系统。本发明评价方法便于对厂家生产的产品进行比较，以优选出质量好的产品，提高产品使用安全性，控制风险，提高质检机构数据可信度。
为达到上述目的，本发明采用以下技术手段：
一种基于大数据的石油输送管材质量动态评价方法，包括以下步骤：
建立石油输送管材的历史检测数据库和失效数据库，处理得到数据矩阵；
通过K-means聚类分析，计算得到历史检测数据库的k个聚类簇中心a1,a2,a3,a4,…,ak；
通过K-means聚类分析，计算得到失效数据库的l个聚类簇中心b1,b2,b3,b4,…,bl；
通过计算
Figure BDA0002882825100000021
其中‖ax-bi‖为ax与bi的距离，对ax按照大小进行排序，即得到k个聚类簇中心的等级排序；
对于待评价石油输送管道检测结果
Figure BDA0002882825100000022
计算其与ax距离，x＝1,2,3,…,k，距离最小对应的聚类簇中心的等级为该
Figure BDA0002882825100000023
的质量评级。
作为本发明的进一步改进，所述历史检测数据库是通过采集质量检验机构的历史检测数据，获取石油输送管材质量检测的结果并形成历史检测数据库。
作为本发明的进一步改进，所述失效数据库是采集质量检验机构的历史失效分析数据，将与输送管道材料性能有关的失效数据提取，剔除非材料相关数据，形成失效数据库。
作为本发明的进一步改进，所述数据矩阵是从历史检测数据库和失效数据库中提取出各类产品与检验策略相关的数据，处理整理成结构化数据，形成数据矩阵。
作为本发明的进一步改进，K-means聚类分析具体步骤为：
设置管材历史检测/失效数据库Kb簇的个数k，设置值为3～8，分别计算误差平方和SSE(k)；
Figure BDA0002882825100000031
式中，SSE(k)为簇为k时的误差平方和，b为历史检测数据库中的检测数据行，表示为一个数据点；mi为Kb中k个簇的中心，为随机初始设置值；
随着k的增大，误差平方和SSE会逐渐减小，当k逼近真实簇数时，再增加k，聚合程度回报会迅速减小；误差平方和SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，下降幅度的拐点即为真实簇数ksj；
即得到管材k个质量等级，以及对应的簇中心a1,a2,a3,a4,…,ak，和l个失效等级以及对应的簇中心b1,b2,b3,b4,…,bl。
作为本发明的进一步改进，对于待测管材质量，测试得到待测管材评价数据结果
Figure BDA0002882825100000032
计算
Figure BDA0002882825100000033
距离最近时，为该等级产品。
作为本发明的进一步改进，产品等级通过计算
Figure BDA0002882825100000034
确定，j＝1,2…k；当rankaj值越大，等级越高，产品质量越好。
作为本发明的进一步改进，还包括对待评价石油输送管道检测结果进行评分步骤：
对不同等级的历史检测数据库簇中心点ai进行赋分为fi，
fi＝100/等级总数*(等级总数-等级次序)
对于待测管材质量，测试得到待测管材评价数据结果
Figure BDA0002882825100000041
计算
Figure BDA0002882825100000042
与历史检测数据库k个聚类簇的中心mi的距离，距离最小的两个点mp、mq，距离分别为Dp、Dq，其分值分别为fp，fq，fp<fq；
计算mp、mq的距离Dpq,那么分值为
Figure BDA0002882825100000043
作为本发明的进一步改进，评级结束后还包括，将检测结果导入历史检测数据库进行迭代计算历史检测数据库聚类中心。
一种基于大数据的石油管材质量动态评价系统，包括：
数据库模块，建立石油输送管材的历史检测数据库和失效数据库，处理得到数据矩阵；
聚类分析模块，对数据矩阵通过K-means聚类分析，计算得到历史检测数据库的聚类簇中心ak和失效数据库的聚类簇中心bi；并得到ai与bi的距离ax，对ax按照大小进行排序得到k个聚类簇中心的等级排序；
质量评级模块，对于待评价石油输送管道检测结果
Figure BDA0002882825100000044
计算其与ax距离，距离最小对应的聚类簇中心的等级为该
Figure BDA0002882825100000045
的质量评级。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明评价方法通过建立石油输送管材的历史检测数据库和失效数据库，对数据矩阵通过K-means聚类分析，得到k个聚类簇中心的等级排序，并进行质量评级。便于对厂家生产的产品进行比较，以优选出质量好的产品。提高产品使用安全性，控制风险。提高质检机构数据可信度。评级/评分随着技术进步动态变化，促使行业厂家的产品质量持续改进。
附图说明
以下将结合附图对本发明做进一步详细说明。
图1本发明基于大数据的石油管材质量动态评价方法的流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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的附图。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明的具体实施情况做进一步的说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
如图1所示，本发明一种基于大数据的石油管材质量动态评价方法，包括特种设备数据采集步骤与质量动态评分步骤。
所述的特种设备质量数据采集步骤运行方式包括以下步骤：
1)采集质量检验机构的历史测试数据，获取石油管材质量测试的结果并形成历史检测数据库；
所述的质量测试的结果包括尺寸、拉伸、冲击、弯曲、静水压、爆破、无损探伤、硬度、焊缝参数、防腐蚀性能、落锤、化学成分、金相显微组织和实物性能。
2)采集质量检验机构的历史失效分析数据，将与输送管道管材材料性能有关的失效数据提取，剔除非材料相关数据，形成失效数据库；
材料性能包括尺寸拉伸、冲击、弯曲、静水压、爆破、无损探伤、硬度、焊缝参数、防腐蚀性能、落锤、化学成分、金相显微组织、非金属夹杂、实物性能等信息列，数据列与失效数据库中的数据列对应。
3)从历史检测数据库和失效数据库中提取出各类产品与检验策略相关的数据，处理整理成结构化数据，形成数据矩阵；
4)通过K-means聚类分析，计算得到历史检测数据库的k个聚类中心a1，a2，a3，a4，……，ak。
5)通过K-means聚类分析，计算得到失效数据库的i个聚类中心b1，b2，b3，b4，……，bi。
6)通过计算
Figure BDA0002882825100000061
其中‖ax-bi‖代表ax与bi的距离，对ax按照大小进行排序，即得到k个聚类簇中心的等级排序。
7)对于待评价石油输送管道检测结果
Figure BDA0002882825100000062
计算其与a1，a2，a3，a4，……，ak距离，距离最小则为该
Figure BDA0002882825100000063
的质量评级。
8)对待评价石油输送管道检测结果进行评分。
9)将检测结果导入历史检测数据库进行迭代计算历史检测数据库聚类中心。
具体的，以下结合具体实施例和附图对本发明进行详细说明。
本发明一方面提供了一种基于大数据的石油输送管道质量评价方法。
其中石油管材质量评价包括失效数据库、历史检验数据库、评级方法。
失效数据库要用于存储管材失效数据，将历年来由于管材质量原因导致的失效事故进行记录。
历史检验数据库主要用于存储管材质检数据，将历年来石油输送管道质量评价过程中的所有数据进行记录。
评价方法，用来对待评价管材进行质量评级。
管材失效数据库，将管材失效数据进行存储。数据存储结构类似矩阵。其中每一行代表某一管材在应用过程中发生失效。列代表某检测评价项目所有失效管材的评价值。
数据格式为
Figure BDA0002882825100000071
式中i＝1,2,3……m，为m组管材失效数据。j＝1,2,3……n，其中j＝1,2,3，……n，为尺寸拉伸、冲击、弯曲、静水压、爆破、无损探伤、硬度、焊缝参数、防腐蚀性能、落锤、化学成分、金相显微组织、非金属夹杂、实物性能等信息列。
管材失效数据库，不断根据收集到的失效案例不断增加数据行。
管材失效数据库均为结构化数据，严格地遵循数据格式与长度规范。
管材历史检测数据库，将管材质检数据进行存储。数据存储结构类似矩阵。其中每一行代表某一管材的一次检测数据信息。列代表某检测评价项目所有被测管材的评价值。
数据格式为
Figure BDA0002882825100000072
式中i＝1,2,3……p，为p组管材质检数据。j＝1,2,3……n，为尺寸拉伸、冲击、弯曲、静水压、爆破、无损探伤、硬度、焊缝参数、防腐蚀性能、落锤、化学成分、金相显微组织、非金属夹杂、实物性能等信息列，数据列与失效数据库中的数据列对应。
管材质检数据，随着检验数量不断增加试验数据量。
管材评级用来对待测管材质量进行评价。
首先设置Kb簇的个数k，设置值为3～8,分别计算误差平方和SSE(k)。
Figure BDA0002882825100000081
式中，SSE(k)为簇为k时的误差平方和，b为历史检测数据库中的检测数据行，表示为一个数据点。mi为Kb中k个簇的中心(簇中所有样本的均值)。
随着k的增大，误差平方和SSE会逐渐减小，当k逼近真实簇数时，再增加k，聚合程度回报会迅速减小。所以误差平方和SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，这个下降幅度的拐点即为真实簇数ksj。
即管材质量共分为ksj个等级。每个簇的中心点mi(i＝1,2……ksj)。
同理，设置Ka簇的个数k’，设置值为3～8,分别计算误差平方和SSE(k’)。
Figure BDA0002882825100000082
式中，SSE(k’)为簇为k’时的误差平方和，a为失效数据库中的数据行，表示为一个数据点。mi为Ka中k’个簇的中心(簇中所有样本的均值)。
随着k’的增大，误差平方和SSE会逐渐减小，当k’逼近真实簇数时，再增加k’，聚合程度回报会迅速减小。所以误差平方和SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，这个下降幅度的拐点即为真实簇数ksj’。
即管材失效数据库共分为ksj’个簇。每个簇的中心点mj’。
对于待测管材质量，测试得到待测管材评价数据结果
Figure BDA0002882825100000083
计算
Figure BDA0002882825100000084
Figure BDA0002882825100000085
即距离最近时，为该等级产品。
产品等级通过计算
Figure BDA0002882825100000086
确定，当rank值越大，表明距离失效数据库簇质心越远，等级越高，产品质量越好。
评级结束后，将该测试数据加入历史检测数据库，不断提高数据量。
对不同等级的历史检测数据库簇中心点mi进行赋分为fi。
对于待测管材质量，测试得到待测管材评价数据结果
Figure BDA0002882825100000091
计算
Figure BDA0002882825100000092
与历史检测数据库ksj个簇的中心mi的距离，距离最小的两个点mp、mq，距离分别为Dp、Dq，其分值分别为fp，fq，(fp<fq)。
计算mp、mq的距离Dpq,那么分值为
Figure BDA0002882825100000093
因此实现管材质量评分。
例如：根据产品服役特点，项目特点、标准、形成评价策略、各评分项被赋予不同的权重，以满分100分评价对象，设定合格线为60分。
本发明还提供一种基于大数据的石油管材质量动态评价系统，其特征在于，包括：
数据库模块，建立石油输送管材的历史检测数据库和失效数据库，处理得到数据矩阵；
聚类分析模块，对数据矩阵通过K-means聚类分析，计算得到历史检测数据库的聚类簇中心ak和失效数据库的聚类簇中心bi；并得到ai与bi的距离ax，对ax按照大小进行排序得到k个聚类簇中心的等级排序；
质量评级模块，对于待评价石油输送管道检测结果
Figure BDA0002882825100000094
计算其与ax距离，距离最小对应的聚类簇中心的等级为该
Figure BDA0002882825100000095
的质量评级。
还包括评分模块，用于对待评价石油输送管道检测结果进行评分：
对不同等级的历史检测数据库簇中心点ai进行赋分为fi，
fi＝100/等级总数*(等级总数-等级次序)
对于待测管材质量，测试得到待测管材评价数据结果
Figure BDA0002882825100000096
计算
Figure BDA0002882825100000097
与历史检测数据库k个聚类簇的中心mi的距离，距离最小的两个点mp、mq，距离分别为Dp、Dq，其分值分别为fp，fq，(fp<fq)；
计算mp、mq的距离Dpq,那么分值为
Figure BDA0002882825100000101
还包括迭代模块，用于将检测结果导入历史检测数据库进行迭代计算历史检测数据库聚类中心。
本发明第三个目的是提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一项所述的基于大数据的石油输送管材质量动态评价方法的步骤。
本发明第四个目的是提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的基于大数据的石油输送管材质量动态评价方法的步骤。
以上例举仅仅是对本发明的举例说明，并不构成对本发明的保护范围的限制，凡是与本发明相同或相似的设计均属于本发明的保护范围之内。
尽管以上结合附图对本发明的具体实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的、而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下，在不脱离本发明的权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。

Claims (10)

1.一种基于大数据的石油输送管材质量动态评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立石油输送管材的历史检测数据库和失效数据库，处理得到数据矩阵；
通过K-means聚类分析，计算得到历史检测数据库的k个聚类簇中心a1,a2,a3,a4,…,ak；
通过K-means聚类分析，计算得到失效数据库的l个聚类簇中心b1,b2,b3,b4,…,bl；
通过计算
Figure FDA0002882825090000011
x＝1,2,3,…,k；其中‖ax-bi‖为ax与bi的距离，对ax按照大小进行排序，即得到k个聚类簇中心的等级排序；
对于待评价石油输送管道检测结果
Figure FDA0002882825090000012
计算其与ax距离，x＝1,2,3,…,k，距离最小对应的聚类簇中心的等级为该
Figure FDA0002882825090000013
的质量评级。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的石油管材质量动态评价方法，其特征在于，所述历史检测数据库是通过采集质量检验机构的历史检测数据，获取石油输送管材质量检测的结果并形成历史检测数据库。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的石油管材质量动态评价方法，其特征在于，所述失效数据库是采集质量检验机构的历史失效分析数据，将与输送管道材料性能有关的失效数据提取，剔除非材料相关数据，形成失效数据库。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的石油管材质量动态评价方法，其特征在于，所述数据矩阵是从历史检测数据库和失效数据库中提取出各类产品与检验策略相关的数据，处理整理成结构化数据，形成数据矩阵。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的石油管材质量动态评价方法，其特征在于，K-means聚类分析具体步骤为：
设置管材历史检测/失效数据库Kb簇的个数k，设置值为3～8，分别计算误差平方和SSE(k)；
Figure FDA0002882825090000021
式中，SSE(k)为簇为k时的误差平方和，b为历史检测数据库中的检测数据行，表示为一个数据点；mi为Kb中k个簇的中心，为随机初始设置值；
随着k的增大，误差平方和SSE会逐渐减小，当k逼近真实簇数时，再增加k，聚合程度回报会迅速减小；误差平方和SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，下降幅度的拐点即为真实簇数ksj；
即得到管材k个质量等级，以及对应的簇中心a1,a2,a3,a4,…,ak，和l个失效等级以及对应的簇中心b1,b2,b3,b4,…,bl。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的石油管材质量动态评价方法，其特征在于，对于待测管材质量，测试得到待测管材评价数据结果
Figure FDA0002882825090000022
计算
Figure FDA0002882825090000023
Figure FDA0002882825090000024
i＝1,2,3,…,k；距离最近时，为该等级产品。
7.根据权利要求5所述的基于大数据的石油管材质量动态评价方法，其特征在于，产品等级通过计算
Figure FDA0002882825090000025
确定，j＝1,2…k；当rankaj值越大，等级越高，产品质量越好。
8.根据权利要求1所述的基于大数据的石油管材质量动态评价方法，其特征在于，还包括对待评价石油输送管道检测结果进行评分步骤：
对不同等级的历史检测数据库簇中心点ai进行赋分为fi，
fi＝100/等级总数*(等级总数-等级次序)
对于待测管材质量，测试得到待测管材评价数据结果
Figure FDA0002882825090000026
计算
Figure FDA0002882825090000027
与历史检测数据库k个聚类簇的中心mi的距离，距离最小的两个点mp、mq，距离分别为Dp、Dq，其分值分别为fp，fq，fp<fq；
计算mp、mq的距离Dpq,那么分值为
Figure FDA0002882825090000031
9.根据权利要求1所述的基于大数据的石油管材质量动态评价方法，其特征在于，评级结束后还包括，将检测结果导入历史检测数据库进行迭代计算历史检测数据库聚类中心。
10.一种基于大数据的石油管材质量动态评价系统，其特征在于，包括：
数据库模块，建立石油输送管材的历史检测数据库和失效数据库，处理得到数据矩阵；
聚类分析模块，对数据矩阵通过K-means聚类分析，计算得到历史检测数据库的聚类簇中心ak和失效数据库的聚类簇中心bi；并得到ai与bi的距离ax，对ax按照大小进行排序得到k个聚类簇中心的等级排序；
质量评级模块，对于待评价石油输送管道检测结果
Figure FDA0002882825090000032
计算其与ax距离，距离最小对应的聚类簇中心的等级为该
Figure FDA0002882825090000033
的质量评级。
CN202110004869.3A 2021-01-04 2021-01-04 一种基于大数据的石油管材质量动态评价方法及系统 Pending CN112801137A (zh)

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