作者：焦建瑛，張濤，王嵩梅， 何少平，任立坤，陳鵬第一作者單位：北京市燃氣集團有限責任公司
摘自《煤氣與熱力》2021年3月刊
1 概述 隨著社會經(jīng)濟發(fā)展，天然氣在我國經(jīng)濟和能源生產(chǎn)中的地位越來越重要。作為城市公共基礎(chǔ)設(shè)施的主要組成部分，城鎮(zhèn)燃氣管道安全運行不僅關(guān)系城市經(jīng)濟發(fā)展，更關(guān)系到居民的生命財產(chǎn)安全［1］。 我國城市大部分燃氣管道的服役時間已超出30 a，正逐步進入事故多發(fā)階段［2］。因此，有效評估燃氣管道泄漏風險非常必要。為了更好地評估燃氣管道的健康狀況，相關(guān)部門采取了很多的檢測措施，在特定時期內(nèi)對燃氣管道腐蝕程度進行檢測。但檢測需要耗費大量的人力物力，且存在檢測頻率低等問題［3］。本文以燃氣管道泄漏風險影響因素為出發(fā)點，建立燃氣管道泄漏風險評價體系。 2 體系架構(gòu) 燃氣管道泄漏風險評價體系包括風險預測層、風險篩查層、風險預警層，架構(gòu)見圖1。風險預測層：將泄漏風險影響因素歸納為10個風險強度指標，對評價時間段內(nèi)各風險強度指標進行評分，量化評價風險強度指標。風險篩查層：基于風險強度指標評分，計算綜合風險得分，對高風險區(qū)域進行篩查，并量化各風險強度指標的風險強度貢獻度。風險預警層：在時序上實現(xiàn)快速迭代，對未來綜合風險得分做出預判，以實現(xiàn)風險預警。 
圖1 燃氣管道泄漏風險評價體系架構(gòu)
3 風險預測層 通過整合燃氣管道泄漏風險影響因素，并結(jié)合燃氣管道泄漏事故原因［4］，將燃氣管道泄漏風險影響因素歸納為10個風險強度指標：雜散電流風險強度、土壤腐蝕性風險強度、防腐層風險強度、管道本體風險強度、庭院管道環(huán)境風險強度（僅適用于庭院管道）、地面沉降風險強度、地質(zhì)擾動風險強度、天氣風險強度、施工風險強度、穿跨越風險強度。 3.1 評價單元 在實際工程中，由管網(wǎng)編號（由壓力級制編碼、測量編碼、順序碼、地區(qū)編碼等組成）描述的管段是燃氣管道的最小單元，由于管段長度過短，將管段作為風險評價單元并不合適。因此，將由多條管段組成的評價單元作為燃氣管道泄漏風險評價體系的評價對象。 通常，評價單元可分為固定長度單元、可變長度單元［5］。本文采用可變長度單元，并將管道分為庭院管道、庭院外管道：庭院管道以小區(qū)燃氣管道作為評價單元，庭院外管道以若干分配管段作為評價單元。
3.2 風險強度指標
3.3 評價單元數(shù)據(jù)融合 第k（k=1~10）個風險強度指標的風險強度值Sk的計算式為：
4 風險篩查層 4.1 高風險區(qū)域篩查 基于風險強度指標評估燃氣管道泄漏風險的問題屬于有監(jiān)督學習，高風險區(qū)域篩查的一般步驟為：①統(tǒng)計各風險強度上的事件數(shù)。②標注標簽：將泄漏樣本標記為1，未泄漏樣本標記為0。③樣本對照組數(shù)據(jù)集整理：正樣本集是發(fā)生管道泄漏事件的樣本集，負樣本集是未發(fā)生管道泄漏事件的樣本集。④模型訓練：確定訓練集、驗證集和測試集。本研究中的正負樣本分布不均衡，生成訓練集時采用的是組合-集成方法，反復多次抽取與正樣本數(shù)相同的負樣本，采用隨機森林模型建立泄漏風險二分類模型［6］。⑤泄漏風險評價：將二分類預測時的輸出概率作為評價單元對應(yīng)的綜合風險得分。綜合風險得分越高，則表明該評價單元的泄漏風險可能性越大。 4.2 各風險強度指標的風險強度貢獻度
5 風險預警層 風險預警層并不是對某一風險強度指標進行預警，而是對評價單元的綜合風險得分進行預警。在時序上實現(xiàn)快速迭代，基于風險時序數(shù)據(jù)對未來風險得分做出預判，實現(xiàn)風險預警。 6 結(jié)語 伴隨著機器學習技術(shù)的發(fā)展，利用內(nèi)外部的時空大數(shù)據(jù)，由宏觀至微觀，由預測篩查至預警的城鎮(zhèn)燃氣管道泄漏風險評價得以實現(xiàn)。軟檢測技術(shù)對大量容易測量的過程數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)進行有監(jiān)督學習，突破傳統(tǒng)風險預測技術(shù)的小樣本、貧信息等限制，有效預測復雜的多因素耦合泄漏風險的發(fā)生和發(fā)展趨勢。 以燃氣管道泄漏風險影響因素為出發(fā)，建立包括風險預測層、風險篩查層、風險預警層的燃氣管道泄漏風險評價體系?？蓪崿F(xiàn)對評價時間段內(nèi)各風險強度指標進行評分，量化評價風險強度指標?；陲L險強度指標評分，計算綜合風險得分，對高風險區(qū)域進行篩查，并量化各風險強度指標的風險強度貢獻度。在時序上實現(xiàn)快速迭代，對未來綜合風險得分做出預判，以實現(xiàn)風險預警。 本研究由北京市燃氣集團有限責任公司“燃氣管道泄漏風險耦合軟檢測模型研究與應(yīng)用示范”項目提供資助。
參考文獻：
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［2］王春雪，呂淑然.我國燃氣爆炸研究現(xiàn)狀及熱點前沿可視化分析［J］.消防科學與技術(shù)，2016（11）：1620-1623. ［3］劉新想，楊永超，范建全.燃氣管道檢測技術(shù)［J］.化工管理，2016（27）：95. ［4］賈雁群，李連星，葉茂，等.燃氣管網(wǎng)泄漏事故原因分析與預防措施［J］.煤氣與熱力，2005（7）：59-61. ［5］馬濤，於孝春，沈士明.埋地管道風險評價單元劃分方法［C］//第一次全國工程風險分析技術(shù)學術(shù)會議論文集.南京：中國石化股份有限公司，2012：197-202. ［6］ANTON S D D，SINHA S，SCHOTTEN H D. Anomaly-based intrusion detection in industrial data with SVM and Random Forests［J］. Cryptography and Security，2019（7）：1-6.
