[发明专利]一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法及系统，涉及大数据机器学习及油气储运安全技术领域，包括：收集数据，对数据进行预处理；构建传统天然气管道失效预测模型；通过对预测结果进行评估，检验模型的准确性和可靠性；对模型进行调优，以提高模型的预测精度和泛化能力。本发明提供的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法将传统模型中的知识和经验迁移到掺氢天然气管道的失效预测中，从而提高预测的精度和可靠性，可以及时发现和解决管道损伤问题，从而降低运营成本和风险，提高管道运行的智能化水平，降低人工干预的需求，提高智能化水平具有很好的推广应用前景。

技术领域

本发明涉及大数据机器学习及油气储运安全技术领域，具体为一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法及系统。

背景技术

氢能是一种清洁的二次能源载体，燃烧能实现碳的零排放。利用现役天然气管网掺氢输送，可实现低成本、规模化的氢能供应，正成为各国竞相发展技术“潮流”。燃气管道作为天然气管网的重要基础设施，在其中掺氢输运，是实现“氢能走向千家万户”的关键环节。掺氢天然气被认为是未来能源转型的重要方向之一。

近年来，掺氢天然气管道的安全问题越来越受到关注，其具有管网覆盖广、分支多、线路复杂、管材种类多、管径变化频繁等特点，在管材缺陷、机械损伤、内外腐蚀等诱因下，如果不及时发现和修复，就可能造成泄漏、破裂等失效甚至出现燃爆现象。但由于掺氢天然气管道由于氢气的特殊性质，与传统的天然气管道相比，具有更高的脆性和更容易产生氢致损伤的特点，增加了管道的安全风险。

因此，为了保障掺氢天然气管道的安全运行，必须加强管道失效的预测和评估工作。当前的管道损伤预测方法主要基于统计学或机器学习算法，通过对历史数据的分析和学习，构建出一个预测模型来预测管道的损伤失效情况。然而，在缺乏掺氢天然气管道损伤失效数据的大前提下，传统的损伤失效预测方法存在一定的局限性，不能直接进行掺氢天然气管道的失效预测。

为了解决这一问题，本发明开始从知识迁移的角度入手，通过将传统的天然气管道失效预测方法迁移到掺氢天然气管道的失效预测中，来提高管道失效预测的准确性和可靠性。

知识迁移是指将一个领域中的知识或经验应用到另一个领域中的过程。在掺氢天然气管道失效预测中，知识迁移可以将传统的天然气管道损伤失效预测模型中的知识和经验应用到掺氢天然气管道失效预测模型中，从而提高掺氢天然气管道失效预测的准确性和可靠性。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：在缺乏掺氢天然气管道损伤失效数据的大前提下，传统的损伤失效预测方法存在一定的局限性，不能直接进行掺氢天然气管道的失效预测。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，包括：

收集数据，对数据进行预处理；

构建传统天然气管道失效预测模型；

通过对预测结果进行评估，检验模型的准确性和可靠性；

对模型进行调优，以提高模型的预测精度和泛化能力。

作为本发明所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法的一种优选方案，其中，所述收集数据包括：

收集普通现役管道的运行数据，包括管道的运行状态、温度、压力、流速、管道损伤的类型、程度、位置信息；

所述预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征提取和特征选择。