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基于机器学习预测的埋地输气管道地震易损性评估方法 

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申请/专利权人:西南石油大学

摘要:本发明公开了基于机器学习预测的埋地输气管道地震易损性评估方法,包括获取若干不同埋地输气管道在不同地震动作用下的基础数据;以管道材料、管道壁厚、地震动峰值加速度和阿里亚斯烈度作为输入,以管道最大应力作为输出,基于机器学习建立管道应力预测模型;得到待评估的埋地输气管道的预测最大应力值作为待评估的埋地输气管道地震需求;对待评估的埋地输气管道进行抗震能力分析;建立地震易损性模型,绘制地震易损性失效判别曲线。本发明用于解决现有技术中对埋地输气管道进行地震易损性分析时需要花费大量时间与技术成本的问题,实现提高埋地输气管道地震易损性分析的效率,更有利于快速、高效的对埋地输气管道进行抗震管理的目的。

主权项:1.基于机器学习预测的埋地输气管道地震易损性评估方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、获取与待评估的埋地输气管道处于相同研究区域内的、若干不同埋地输气管道在不同地震动作用下的基础数据;所述基础数据包括管道材料、管道壁厚、地震动峰值加速度、阿里亚斯烈度和管道最大应力;S2、以管道材料、管道壁厚、地震动峰值加速度和阿里亚斯烈度作为输入,以管道最大应力作为输出,基于机器学习建立管道应力预测模型;S3、基于所述管道应力预测模型,得到待评估的埋地输气管道的预测最大应力值;以所述预测最大应力值作为待评估的埋地输气管道地震需求;S4、对待评估的埋地输气管道进行抗震能力分析,得到概率抗震能力;S5、基于所述待评估的埋地输气管道地震需求与所述概率抗震能力,建立地震易损性模型,绘制地震易损性失效判别曲线;步骤S1包括:S11、采集不同埋地输气管道的管道材料、管道壁厚,以及曾遭遇地震的地震动峰值加速度、阿里亚斯烈度数据;S12、建立埋地输气管道地震需求与地震动强度之间的关系式;S13、基于增量动力时程分析法,得到不同埋地输气管道在不同地震动强度下的不同响应,并生成若干响应曲线;S14、基于不同响应曲线,计算不同埋地输气管道地震需求与地震动强度之间的关系式中的未知参数;S15、将计算出的未知参数代入埋地输气管道地震需求与地震动强度之间的关系式中,得到不同埋地输气管道的地震概率需求模型,以各地震概率需求模型中的地震需求作为对应埋地输气管道的管道最大应力;所述埋地输气管道地震需求与地震动强度之间的关系式为: ;式中:α、β均为未知参数;IM为地震动强度;mD|IM为埋地输气管道地震需求的中位值;埋地输气管道地震需求的中位值与埋地输气管道地震需求之间满足如下关系: D=mD|IM×ε1;式中,D为埋地输气管道地震需求;ε1为第一随机误差,且ε1服从中位值为1、对数标准差为βD|IM的对数正态分布;βD|IM为地震需求不确定性因子;步骤S13包括对各埋地输气管道分别执行如下步骤:S131、选择不同的地震动记录,对不同的地震动记录进行相同地震动峰值加速度下的调幅操作,得到若干调幅后的地震动荷载;S132、计算埋地输气管道在不同调幅后的地震动荷载作用下的最大应力值,以最大应力值作为地震动力响应结果;S133、以地震动峰值加速度的自然对数作为横坐标、以地震动力响应结果的自然对数作为纵坐标,建立二维坐标系,在所述二维坐标系中标示不同地震动荷载下对应的地震动力响应结果的点值;S134、拟合出响应曲线;需求不确定性因子βD|IM通过如下公式计算: ;式中:N为不同地震动强度下的响应曲线的总数;Di代表第i条响应曲线所对应的地震需求;步骤S4中,得到的概率抗震能力为:C=mc×ε2;式中:C代表待评估的埋地输气管道抗震能力;mc为不同破坏极限状态下埋地输气管道抗震能力的中位值;ε2为第二随机误差,且ε2服从均值为1、对数标准差为βC的对数正态分布;βC为埋地输气管道抗震能力不确定性因子;不同破坏极限状态下埋地输气管道抗震能力的中位值mc通过如下公式计算: ;式中:μc为不同破坏极限状态下埋地输气管道抗震能力的均值;δc为埋地输气管道抗震能力的变异系数;埋地输气管道抗震能力不确定性因子βC通过如下公式计算: ;式中:δc为埋地输气管道抗震能力的变异系数;所述地震易损性模型为: ;式中:FRx代表地震易损性函数;Φ为概率累计运算符;βM为建模不确定性因子。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西南石油大学 基于机器学习预测的埋地输气管道地震易损性评估方法

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