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申请/专利权人：北京北燃特种设备检验检测有限公司

摘要：本申请提供一种基于数据分析的燃气管道失效风险预测方法及系统，首先获取对多个待评估燃气管道进行性能仿真测试生成的管道状态数据，并从中提取出结构向量序列和环境响应向量序列。然后，将对应于同一个待评估燃气管道的结构向量序列和环境响应向量序列进行聚合，生成风险表征向量序列。在风险表征向量序列中，通过搜索与目标风险表征向量序列之间符合相似特征的相似风险表征向量序列，并将所述目标风险表征向量序列与符合所述相似特征的相似风险表征向量序列进行集群划分，生成风险表征向量群组。最后，基于风险表征向量群组确定各待评估燃气管道所对应的失效风险等级，从而提高预测的准确性。

主权项：1.一种基于数据分析的燃气管道失效风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取对多个待评估燃气管道进行性能仿真测试生成的管道状态数据，并从各所述待评估燃气管道的管道状态数据中提取出结构向量序列和环境响应向量序列；分别将对应于同一个所述待评估燃气管道的结构向量序列和环境响应向量序列进行聚合，生成各所述待评估燃气管道的风险表征向量序列；在各所述待评估燃气管道的风险表征向量序列中，搜索与目标风险表征向量序列之间符合相似特征的相似风险表征向量序列，并将所述目标风险表征向量序列与符合所述相似特征的相似风险表征向量序列进行集群划分，生成风险表征向量群组；基于所述风险表征向量群组确定各所述待评估燃气管道所对应的失效风险等级；所述结构向量序列和所述环境响应向量序列是依据机器学习网络模型获得；所述获取对多个待评估燃气管道进行性能仿真测试生成的管道状态数据的步骤之前，所述方法还包括：获取对多个示例燃气管道进行性能仿真测试生成的各示例管道状态数据；依据初始化机器学习网络提取各所述示例管道状态数据的第一结构向量学习序列和第一环境响应向量学习序列，并将各所述示例管道状态数据的第一结构向量学习序列和第一环境响应向量学习序列进行聚合，生成各第一风险表征向量学习序列；在各所述第一风险表征向量学习序列中，搜索与目标风险表征向量学习序列之间符合所述相似特征的相似风险表征向量学习序列；基于所述目标风险表征向量学习序列的第一失效风险热力图和所述相似风险表征向量学习序列的第一失效风险热力图，确定第一训练误差参数；基于所述目标风险表征向量学习序列的第一失效风险热力图，确定第二训练误差参数；基于所述第一训练误差参数和所述第二训练误差参数，更新所述初始化机器学习网络的网络参数，生成所述机器学习网络模型。

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百度查询： 北京北燃特种设备检验检测有限公司 基于数据分析的燃气管道失效风险预测方法及系统