查看更多>>摘要：[目的]城镇燃气管网完整性管理需要有效的风险评价方法,腐蚀泄漏风险评价需要将风险评价因子充分与各项检测业务相结合,然而当前检测数据繁杂且缺失严重,亟需一种可预测并评价腐蚀泄漏风险的方法.[方法]通过相关性分析,筛选出与腐蚀泄漏风险相关的关键指标,结合管道本体数据与周围环境数据,采用KNN(K-Nearest Neighbor)与随机森林算法,建立智能软检测模型.[结果]该模型能够对缺失检测数据进行预测,实现关键指标的间接测量,模型预测值与真实测量值的相对误差小于25％,达到合格水平.该模型可在数据缺失情况下有效预测管道腐蚀泄漏风险,为定量评价奠定基础.与前人研究相比,模型在多因素耦合关系提取与算法选择上进行创新,提高了预测的准确性与可靠性.然而,部分异常数据表明该模型在某些条件下的预测能力有限,且模型依赖于数据完整性和准确性.设法提高检测数据数量和质量,优化关键风险指标特征提取方法,可以进一步提高模型精度.[结论]丰富了燃气管道腐蚀泄漏风险预测理论,在提高管道运行安全性与可靠性方面具有实用价值,未来应着重改进数据采集和分析技术,进一步优化模型结构,提升其在不同应用场景下的适应性与准确性.(图10,表6,参25)
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