燃气管线风险辨识与检测技术研究——清华合肥院.docx
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1、TsmghuaUniversity燃气管线风险识别与监测技术研究清华大学合肥公共安全研究院2023年9月目录基于大数据、管线信息的燃气泄漏预测模型研究管线信息透视/管材/龈/维修次数,劭嘱曜性能评估/C5.0决策树/贝叶斯网络/RBFw网络/1og1st1C0归r研究思路能Is AI特征提取特征分析i1概述,研究背景:随着燃气管道建设年限的增加,管道泄漏情况逐渐增多。泄漏原因也多种多样(腐蚀、受压、不均匀沉降、第三方破坏及管道缸等)。对于老旧管线,管道泄漏可能性与管道自身属性存在一定关系。如,埋设时间较长的金属管线。正样本:是指管道因环境因素翱泄漏的样本,如:外腐蚀,不均匀沉降等。这类泄漏与管
2、线材质,埋深,管龄等信息有关。负样本:题人为因素导辘道崛的样本,如:第三方施工破坏,误操情,这类;蜗与第、SM信息无关.样本12015年某市燃气管网泄漏维修记录,有效样本量854个样本2:2017年某市燃气管网泄漏维修E录,有效样本1013个。样本1样本2野管线信息邮写泄翻模翱究:管线属性徽性统计指述酹计:对近IOoo起管线属性信息进行统计,主要包括管径、理深、维修记录、管龄、压力级别、管机直径为57、219mm的髓漏翎嫩多.管第深呈正态分布,大多鼾事故集中在1oO115m之间.多媚懒修次数为1,最舸能达7次,主要为麟管和麟管,占总体78%.器呈魂分札大多虢器道管龄多集中在2弊41年之间,占总
3、事就)43%,髓泄漏敕与中压管辟陷占50%正样本中,铸铁管事蝴率最高35%,其mt?管28%。0髓国助嬲国翻“管道材质:管道腐蚀主要与管道材质、土壤环境、是否有防腐措施等因素有关。据统计铸铁管平均每千米漏气次数是PE管的15.3倍。信株管蝌管钢管PEPE钢管樵锌管铸铁管卡方值=18.664P=0.001检验结果:显著差异正样本中,铸铁管道事故率最高,其次是镀锌管,钢管,PE管漏气率最低。而在负样本中则相反,PE管漏气事故最多,铸铁管最低。基于管线信息的耐泄颠警模跚究:维修次数,维修演:数据邠示,正样本中维修次数在1-7次不等,维修1次数的旗居多,在负样本中,最高维修次数不幽2次,在不同材质中也
4、呈现出群的规律。进,统计发现,铸铁管的维修次数最氤占总维修次数的50%。/通过分析维修内容发现:同一管段出现多次失效主要原因在于维修质量不过关及管线自身处于故犀多发状态。如因埋设时间皎长,管段防腐层处于失效状态等。,泄赵靖:对2015年、2017年近2000理隔分析发就骰崛多姓在蚪h,欺!管鬼此外,随着替的够,运输量的加大,曲管道的地面麻次,易姓髓。还嘘因地面警示标语不全,常有大型施工$在人行道上作业等因素,导致管道接口松动,缁至破裂。r基于管线信息的燃气泄漏预警模翱究:压力嬲与管龄卡方值=357.859,显著住=000(1)压力级别与管材存在一定的关系。数据显示,低压管中多采用踊管,如在新1
5、管中的使用.中压管多采用麒较醐钢制管道,欺是黯邕但PE管却妙豌。样本中铸铁管使用年限帐,漏气原因主要是接头密封橡胶圈老化腐蚀,密封性降低S成此外,铸铁管融易裂也期党的主要原因。分析:在构建泄漏预测模型之前,需要从管线属性中提取与漏气存在强相关的管线属性。方法:对连续型管线属性(管径、埋深、管龄、维修次数)采用均值差异程度检验(T检验);对离散型管线属性(管材、压力级别)采用卡方检验。字段T检囹卡方I-Pfi管材18.664维修次数1.2320.733中管龄1.1680.719中EtJ嬲0.2030347不重要埋深0.1410.292不重要管径0.1240.276不重要重要度排名,分析:为了得到
6、性能最优,预测效果最佳的模型湛于管线属性信息,对多种比较流行的分类算法(神经网绦SVM.财斯网络、决策蟾)进褥色模跚益和总体准88性反应了模型的预测效果。与其他模型相比,C5.0决策树算法预测效果最隹,因此,基于C5.0决策树算法建立预测模型。I野大雕的燃气泄融警模翱究:模型性能评估,给果分析:样本经改进的SMOTE算法处理后解决了照不均衡问题,在测试集和训练集中均有较高的准确率,特别是在雕集中,93%,麒泛化能力明蹒强。OOooOO2O864211XMMWkk1湛碌性科S斶训练集部(集航集限触蛆皿fisfis魁施施施祗箱褪幄相限祗祗帼12345678910h1213m15161819国号压力
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