【摘 要】
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燃气传输管道是当前大部分城市重要的基础设施,由于燃气的易燃性、易爆性和有毒性,一旦燃气管道发生泄漏,很容易造成重大的安全事故。大部分城市的燃气管道的使用时间已经超过了 20年,管道的腐蚀程度较严重,加上城市建设步伐加快,燃气管道极易被第三方施工破坏,多数管道处于事故多发期。传统的燃气安全管理侧重于燃气泄漏发生后的补救,随着大数据技术的发展,我们已经具备了分析处理大量管道安全数据的能力,并基于这些分
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燃气传输管道是当前大部分城市重要的基础设施,由于燃气的易燃性、易爆性和有毒性,一旦燃气管道发生泄漏,很容易造成重大的安全事故。大部分城市的燃气管道的使用时间已经超过了 20年,管道的腐蚀程度较严重,加上城市建设步伐加快,燃气管道极易被第三方施工破坏,多数管道处于事故多发期。传统的燃气安全管理侧重于燃气泄漏发生后的补救,随着大数据技术的发展,我们已经具备了分析处理大量管道安全数据的能力,并基于这些分析的结果对管道风险进行预测。近几年,随着数据挖掘技术的发展,有些研究者也开始试图使用数据挖掘技术对燃气管道风险进行评估和预测,但是没有针对燃气管道风险的特点选择合适的模型,而且缺少对模型的有效性验证。本文在深入研究机器学习和深度学习及其他相关技术的基础上,针对燃气管道施工破坏风险的特点设计了基于大数据的燃气管道第三方施工破坏风险预测模型。为了使预测结果更加客观准确,我们不仅采集了燃气管道事件报告等燃气公司内部数据,还采集了天气、施工信息和建筑物信息等和燃气管道风险相关的外部数据,并从这些历史数据中提取出数据集用于训练和验证模型。同时,我们还设计并实现了燃气管道风险预测系统,做到实时更新数据集、自动训练模型和实时预测,并且将预测结果实时展现在地图上。本文首先介绍研究背景和意义,总结燃气管道风险预测方法的国内外研究现状;然后具体分析传统的燃气管道风险评估方法和当前一些基于大数据的燃气管道风险评估方法的优缺点;接着针对这些方法的不足之处,我们从数据挖掘的角度设计了一套实用的燃气管道施工破坏风险因子,并用其建立了基于线性回归的燃气管道施工破坏风险预测模型和基于长短期记忆模型的燃气管道施工破坏风险预测模型,然后使用燃气管道安全管理公司提供的数据对模型进行准确性和有效性验证。在此基础上,我们把建立起来的模型整合到燃气管道风险管理平台中,实现了燃气管道风险预测子系统。
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