【摘 要】
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在油气管道系统中,受数据保密性高、数据采集技术不完善、异常工况发生频率低等因素制约,利用管输数据集进行机器学习模型训练,效果不理想.基于此,以某原油管道为例,分析管输能耗,利用Pipeline Studio TLNET软件对输油泵机组耗电量进行仿真,扩充训练数据集.针对管输仿真样本无真实值对照、特征关联、高维等特点,提出一种基于马氏距离的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,用于评价仿真样本的可靠度,识别
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院·油气管道输送安全国家工程实验室·石油工程教育部重点实验室;国家管网集团北方管道公司锦州输油气分公司
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在油气管道系统中,受数据保密性高、数据采集技术不完善、异常工况发生频率低等因素制约,利用管输数据集进行机器学习模型训练,效果不理想.基于此,以某原油管道为例,分析管输能耗,利用Pipeline Studio TLNET软件对输油泵机组耗电量进行仿真,扩充训练数据集.针对管输仿真样本无真实值对照、特征关联、高维等特点,提出一种基于马氏距离的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,用于评价仿真样本的可靠度,识别异常仿真数据.基于仿真样本与现场数据样本的机器学习模型训练结果表明,剔除异常数据的仿真样本能够提升模型的拟合能力,由此为管输数据仿真样本的生成与验证提供了新的思路.
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大型水电工程规模大、建设周期长、参建单位多、组织管理复杂,相比高寒高海拔地区大型水电工程受自然条件、气候特点、交通状况以及高原施工组织等因素影响,工程建设难度更大,影响工程质量好坏的“人、机、法、料、环”五大因素显得更加突出、敏感.因此建设各方应更加重视质量管理工作,结合高寒高海拔地区特点严格落实各项质量管控措施,确保工程质量满足设计及相关规范要求,努力创建优质精品工程.
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