[发明专利]一种基于支持向量机的管道风险等级评价方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于支持向量机的管道风险等级评价方法及装置，其中方法包括：获取样本，将样本划分为训练集和验证集；确定支持向量机模型核函数为RBF核函数；获取训练集的样本的标签，构建训练模型；将验证集的样本导入支持向量机模型中进行预测，构建预测模型；利用网格搜索法对RBF核函数的参数对优化，其中RBF核函数包括惩罚因子C和核参数g；利用交叉验证法验证RBF核函数的参数对的计算精度；循环进行RBF核函数的参数的优化和验证，直至确定最佳RBF核函数的参数对；获取最终支持向量机模型函数；获取待判断管段风险指标得分数据，将待判断管段风险指标得分数据导入最终支持向量机模型函数，得到相应管段风险等级。

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种基于支持向量机的管道风险等级评价方法及装置。

背景技术

管道风险评价是指识别对管道安全运行有不利影响的危害因素，评价事故发生的可能性和后果大小，对风险大小进行计算并提出风险控制措施的分析过程。管道风险评价是管道完整性管理的核心环节之一，是管道管理人员全面了解管道风险的重要手段。

目前，管道行业最常用的管道风险评价方法是半定量风险评价方法。

以2014年中国石油天然气集团公司发布的管道风险评价企业标准为例。该标准中半定量风险评价方法是采用矩阵风险等级评价方法，存在风险等级评价结果缺乏量化，不便于现场人员操作，同时在该标准半定量风险评价中，针对腐蚀因素、第三方破坏、制造与施工缺陷、误操作、地质灾害等五要素的权重是按照等比考虑，没有考虑各要素权重差异。而且每个公司对于各个要素的权重要求也需要和实际情况相结合，不能是固定值。

因此评价出的结果不能客观真实地反映管道实际风险等级，而且并不适应油气田领域的管道风险评价。

发明内容

本发明旨在提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于支持向量机的管道风险等级评价方法及装置。

为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：

本发明的一个方面提供了一种基于支持向量机的管道风险等级评价方法，包括：获取样本，将样本划分为训练集和验证集，其中，样本包括：历史样本的风险指标数据和风险等级数据；确定支持向量机模型核函数为RBF核函数；获取训练集的样本的标签，构建训练模型；将验证集的样本导入支持向量机模型中进行预测，构建预测模型；利用网格搜索法对RBF核函数的参数对优化，其中RBF核函数包括惩罚因子C和核参数g；利用交叉验证法验证RBF核函数的参数对的计算精度；循环进行RBF核函数的参数的优化和验证，直至确定最佳RBF核函数的参数对；获取最终支持向量机模型函数；获取待判断管段风险指标得分数据，将待判断管段风险指标得分数据导入最终支持向量机模型函数，得到相应管段风险等级。

其中，交叉验证法包括但不限于：2折交叉验证法、k折交叉验证法和LOOCV留一验证法。

其中，交叉验证法采用k折交叉验证法。

其中，获取待判断管段风险指标得分数据包括：确定风险评价的目的和范围；识别危害因素；将待判断管段进行划分；采用半定量肯特风险评价法评价待判断管段的风险指标；对待判断管网风险指标进行打分，得到待判断管段风险指标得分数据。

其中，得到待判断管段风险指标得分数据之后，方法还包括：失效可能性分析和失效后果分析。