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基于燃氣安全風險的大數據預警模型研究

文檔作者：劉江濤等文檔來源： 1．北京市市政工程設計研究總院有限公司 2．北京市燃氣集團有限責任公司，北京100035；3．北京建筑大學，北京100044；4．北京水木聯合科技有限公司，北京10009		更新日期： 2023年03月10日	點擊數：
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第38卷 第12期
2018年l2月
煤氣與熱力
GAS＆ HEAT
VO1．38 No．12
D( ．20l 8
· 燃氣輸配與儲運·
基于燃氣安全風險的大數據預警模型研究
劉江濤 ， 張 濤 ， 吳 波 ， 顧先凱 ， 李春青 ， 關鴻鵬 ，
李夏喜 ， 曹印峰 ， 詹淑慧 ， 甘穎濤 ， 蔭東錦 ， 任立坤
(1．北京市市政工程設計研究總院有限公司，北京100082；2．北京市燃氣集團有限責任公司，
北京100035；3．北京建筑大學，北京100044；4．北京水木聯合科技有限公司，
北京100097)
摘 要： 確定燃氣管道安全風險大數據預警模型采用懷卡托智能分析環境。確定數據預處
理流程，包含原始數據的獲取、數據清洗、特征變量確定與提取、缺失值填補、訓練樣本的選取 指
出內部因素數據為管齡、管材、管徑、壓力級制、埋深、管理單位，外部因素數據為鐵路、地鐵等電氣
化軌道、水系面(河流與湖泊)等影響管道腐蝕的3類。從數據庫中隨機提取正樣本l份，負樣本4
份，每份各855個樣本點。將訓練數據集分成3組：訓練樣本l、訓練樣本2、訓練樣本3，組成分別
為正樣本+負樣本l，正樣本+負樣本2，正樣本+負樣本3：確定缺失值填補采用KNN算法。選
擇決策樹c4．5、隨機森林、貝葉斯網絡、樸素貝葉斯、支持向量機和邏輯回歸6種算法作為預警模
型訓練算法。根據選擇的算法，同時考慮內外部因素的影響，進行預警模型訓練(即實驗)：根據
實驗結果比較分析，選出隨機森林為最優算法。同時考慮內外部因素比僅考慮內部因素，模型準確
率提高5．07％ 。
關鍵詞： KNN算法； 隨機森林算法； 數據挖掘； 燃氣管道安全風險； 大數據預警模型
中圖分類號：TU996．8 文獻標志碼：B 文章編號：1000—4416(2018)12—0A36—07
作者簡介：劉江濤，男，教授級高級工程師，碩士，主要
從事能源綜合利用工程、供熱及燃氣工程的設計、運營、管
理與研究工作。
收稿日期：2018—08—29； 修回日期：2018—10—15
1 概述
21世紀，被稱為天然氣時代 。，城市燃氣在給
居民生活及經濟發展帶來正向作用的同時，隨之而
來的安全問題也影響著城市及社會的發展。由于管
理跟不上發展的步伐，加之管道腐蝕以及第 方施
工破壞，燃氣泄漏突發性大，可控性差，威脅著周邊
環境中人員財產安全 。近年來，燃氣泄漏而導致
的爆炸事故居高不下，據統計，2014_2017年度全
國燃氣爆炸事故分別為693、825、908、950起 卜 。
城市燃氣事故造成的人員傷 及財產損失不可小
覷，同時也造成了不良的社會影響，加之政府及社會
對安全關注度有增無減，燃氣管網的安全管理問題．
已成為相關管理者的首要問題。
作為城市能源的主要供應方式之一，燃氣管網
· A 36 ·

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