基于BP神经网络的油气管道高后果区自动识别方法研究

论文摘要

油气管道高后果区识别是完整性管理工作的关键环节,是后续风险评价、完整性评价、维修维护等的前提条件。评定过程中受到管道沿线建筑、交通、人口、环境、水文、地形地貌、空间等数据的影响,以这些数据为基础,人为进行打分和评分统计。基于BP神经网络的油气管道高后果区自动识别方法,结合GB32167油气输送管道完整性管理规范中高后果区识别规定,通过建立、训练、测试、验证高后果区识别BP神经网络模型,根据采集数据直接识别出高后果区等级。该方法的应用省去人工评判过程,很大程度上减少了实际高后果区识别评定的工作量。

论文目录

• 1 油气管道高后果区识别现状
• 2 高后果区识别方法
•   2.1 高后果区识别分级
•   2.2 数据采集与整合处理
•   2.3 建立输入输出数据集
•   2.4 高后果区识别模型建立
•   2.5 识别模型的训练与测试
• 3 算例
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李亚平

关键词: 油气管道,高后果区,神经网络,完整性管理,地理信息系统

来源: 当代石油石化 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 石油天然气工业

单位: 中国石油化工股份有限公司管道储运有限公司

分类号: TE973

页码: 38-42

总页数: 5

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