【摘 要】
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第三方破坏作为长输油气管道面临的主要风险之一,事故后果影响巨大。第三方破坏活动具有极强的随机性与不确定性,目前主要采用的人工巡线,光纤振动监测,无人机巡线等安全预警技术存在预警不及时、误报、漏报等问题,使得相应的防范工作变得非常困难。随着移动设备定位技术的成熟,通过移动设备位置数据源可以获得管道沿线第三方的活动轨迹和活动特征,本文就如何将手机位置数据有效地应用到长输油气管道第三方异常活动识别中开展
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第三方破坏作为长输油气管道面临的主要风险之一,事故后果影响巨大。第三方破坏活动具有极强的随机性与不确定性,目前主要采用的人工巡线,光纤振动监测,无人机巡线等安全预警技术存在预警不及时、误报、漏报等问题,使得相应的防范工作变得非常困难。随着移动设备定位技术的成熟,通过移动设备位置数据源可以获得管道沿线第三方的活动轨迹和活动特征,本文就如何将手机位置数据有效地应用到长输油气管道第三方异常活动识别中开展研究,具体如下:（1）为挖掘第三方异常活动行为模式,结合国内频发第三方破坏事件类型,从管道第三方破坏事故数据中提取私人挖掘、工程建设、打孔盗油三类管道破坏活动的时间特征、人数特征和位置特征;构建长输管道第三方破坏事故树,全面识别管道第三方破坏相关风险因素。（2）获取管线附近的第三方活动位置信息,对定位数据进行预处理,根据位置数据的密度在空间层上对轨迹点进行聚类分析,提出一种基于时空聚类的停留点识别方法;结合停留点位置关键特征对其进行语义标记,并基于TF-IDF规则对停留点异常程度进行计算,准确提取出管道监控范围内异常停留点。（3）通过对第三方轨迹进行提取与分段,结合轨迹位置特征、移动特征完成轨迹邻域寻找与邻域轨迹差异度计算;基于管道风险特征与第三方人员行为特征构建管道第三方破坏行为识别决策树模型,深入分析各类特征与第三方破坏活动类型的相关性,最后以某长输管段附近手机数据为例,该模型准确率可达90.9%。（4）结合油气管线结构特征、管道周边人员位置数据、周边人员活动特征,以空间数据库、数据挖掘等技术为基础,集成用户位置数据分析模型与异常活动检测算法,设计开发基于位置数据的长输管道第三方活动监控预警系统,实现油气管道的全面实时监管。
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