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基于燃气安全风险的大数据预警模型研究

文档作者：刘江涛等文档来源： 1．北京市市政工程设计研究总院有限公司 2．北京市燃气集团有限责任公司，北京100035；3．北京建筑大学，北京100044；4．北京水木联合科技有限公司，北京10009		点击数：	更新时间： 2023年03月10日
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第38卷 第12期
2018年l2月
煤气与热力
GAS＆ HEAT
VO1．38 No．12
D( ．20l 8
· 燃气输配与储运·
基于燃气安全风险的大数据预警模型研究
刘江涛 ， 张 涛 ， 吴 波 ， 顾先凯 ， 李春青 ， 关鸿鹏 ，
李夏喜 ， 曹印峰 ， 詹淑慧 ， 甘颖涛 ， 荫东锦 ， 任立坤
(1．北京市市政工程设计研究总院有限公司，北京100082；2．北京市燃气集团有限责任公司，
北京100035；3．北京建筑大学，北京100044；4．北京水木联合科技有限公司，
北京100097)
摘 要： 确定燃气管道安全风险大数据预警模型采用怀卡托智能分析环境。确定数据预处
理流程，包含原始数据的获取、数据清洗、特征变量确定与提取、缺失值填补、训练样本的选取 指
出内部因素数据为管龄、管材、管径、压力级制、埋深、管理单位，外部因素数据为铁路、地铁等电气
化轨道、水系面(河流与湖泊)等影响管道腐蚀的3类。从数据库中随机提取正样本l份，负样本4
份，每份各855个样本点。将训练数据集分成3组：训练样本l、训练样本2、训练样本3，组成分别
为正样本+负样本l，正样本+负样本2，正样本+负样本3：确定缺失值填补采用KNN算法。选
择决策树c4．5、随机森林、贝叶斯网络、朴素贝叶斯、支持向量机和逻辑回归6种算法作为预警模
型训练算法。根据选择的算法，同时考虑内外部因素的影响，进行预警模型训练(即实验)：根据
实验结果比较分析，选出随机森林为最优算法。同时考虑内外部因素比仅考虑内部因素，模型准确
率提高5．07％ 。
关键词： KNN算法； 随机森林算法； 数据挖掘； 燃气管道安全风险； 大数据预警模型
中图分类号：TU996．8 文献标志码：B 文章编号：1000—4416(2018)12—0A36—07
作者简介：刘江涛，男，教授级高级工程师，硕士，主要
从事能源综合利用工程、供热及燃气工程的设计、运营、管
理与研究工作。
收稿日期：2018—08—29； 修回日期：2018—10—15
1 概述
21世纪，被称为天然气时代 。，城市燃气在给
居民生活及经济发展带来正向作用的同时，随之而
来的安全问题也影响着城市及社会的发展。由于管
理跟不上发展的步伐，加之管道腐蚀以及第 方施
工破坏，燃气泄漏突发性大，可控性差，威胁着周边
环境中人员财产安全 。近年来，燃气泄漏而导致
的爆炸事故居高不下，据统计，2014_2017年度全
国燃气爆炸事故分别为693、825、908、950起 卜 。
城市燃气事故造成的人员伤 及财产损失不可小
觑，同时也造成了不良的社会影响，加之政府及社会
对安全关注度有增无减，燃气管网的安全管理问题．
已成为相关管理者的首要问题。
作为城市能源的主要供应方式之一，燃气管网
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