基于大数据和神经网络的管道完整性预测方法

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摘要：为了全面、客观地评价油气管道完整状态，预测管道潜在威胁，提高油气管道安全管理水平，通过采用人工神经网络机器学习理论，建立了对管道潜在威胁和管道状态进行学习和预测的框架与方法。该方法根据管道潜在威胁类型和管道状态定义，充分利用管道建造、施工、操作、运行、失效、检测等各类数据，作为潜在影响因素，以模拟人脑思维和学习的方式，对管道威胁和管道状态进行客观、有效的学习，给出潜在影响因素的重要度排序，利用获取的知识，对管道潜在威胁和管道状态进行客观预测，并将预测结果用于评价管道风险和制定管道检测周期。该方法避免了以往分析方法依赖专家意见、主观性强的缺点，全面利用各类管道数据集，客观地对管道完整性进行预测，对提高管措害企水平杀廿．癍铬蔚童右舌辱作用（图9．嘉9．象19）

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95678X/201510/666479508.html

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关键词：神经网络 预测方法 完整性 神经网 大数据 管道完整性 完整性威胁 管道状态 机器学习 人工神经网络