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申请/专利权人：北京智禾富华能源技术有限公司

摘要：本发明公开了一种油气阀门安全控制及监测系统，首先通过详细记录各管道腐蚀监测数据信息集合的各种评估维度的管道腐蚀监测参数，可以确保数据的全面性和细致性，为后续步骤提供丰富的信息源；进一步通过制图和分析散点图来识别分散异常，这个过程使得异常检测更直观、更便于理解，有效区分正常和异常的管道腐蚀监测数据，为进一步分析提供了明确的目标和依据；通过对管道腐蚀监测数据参数进行深入的分析有助于理解管道腐蚀监测状态之间的复杂联系，为油气输送安全预防和维护提供更为精准的数据支持；最终将关联关系和可信度代入异常评估函数计算得到的异常状态分值，为技术工程师提供量化的数据参考，有助于准确诊断管道腐蚀监测状态。

主权项：1.一种油气阀门安全控制及监测系统，其特征在于，包括数据获取模块、异常检测模块、关联分析模块及评估模块；其中，所述数据获取模块，用于获取待测管道腐蚀监测数据的管道腐蚀监测数据信息集合，其中所述管道腐蚀监测数据信息集合包括所述待测管道腐蚀监测数据的多个评估维度的多种管道腐蚀监测参数；所述异常检测模块，用于利用所述管道腐蚀监测数据信息集合进行异常检测，得到多个异常管道腐蚀监测数据集合；所述关联分析模块，用于对所述异常管道腐蚀监测数据集合中的各个所述管道腐蚀监测参数进行关联分析，得到所述待测管道腐蚀监测数据的异常数据关联关系，以及与所述异常数据关联关系对应的可信度；所述评估模块，用于将所述异常数据关联关系和所述可信度代入异常评估函数，得到所述待测管道腐蚀监测数据的异常状态分值；所述关联分析模块，包括格式统一子模块、异常项集建立子模块、第一分析子模块和第二分析子模块；所述格式统一子模块，用于对各个所述异常管道腐蚀监测数据集合进行提取得到异常数据点；对各个所述异常数据点进行统一的格式设置，分别对应得到第一异常数据点；所述异常项集建立子模块，用于对各个所述异常管道腐蚀监测数据集合中的所有所述第一异常数据点建立异常项集；所述第一分析子模块，用于对各个所述异常项集进行分析得到支持度与置信度；其中，支持度的计算：当前存在10个异常项集，其中，评估维度为5个，包括形态学特征、腐蚀失厚程度、锈蚀表面粗糙特征、管道腐蚀监测锈蚀片面积、管道腐蚀监测锈蚀片纹理；其中，在形态学特征中，各个异常项集中存在形态学特征数值为2的管道腐蚀监测数据参数有4个，则该形态学特征的支持度为4÷10＝0.4；其中，置信度的计算：在10个异常项集中，各个评估维度的评估数值在分散点图中会存在有预先设置的异常数值区间，通过判断各个评估数值处于异常数值区间内的评估维度进行计算置信度，将各个管道腐蚀监测参数作为一个子项集，判断每个子项集出现时另一个子项集出现的概率记作为上述置信度：计算形态学特征数值的置信度，统计各个异常项集中子项集形态学特征数值为2出现的次数E以及子项集形态学特征数值为2与腐蚀失厚程度数值为4同时出现的次数Q；计算子项集形态学特征数值为2时腐蚀失厚程度数值为4的置信度为：Q÷E；所述第二分析子模块，用于根据所述支持度与所述置信度计算获取可信度；根据所述可信度进行分析得到异常数据关联关系；格式统一子模块，在执行“对各个所述异常数据点进行统一的格式设置，分别对应得到第一异常数据点”，处理时，具体包括特征向量计算子模块、协方差计算子模块、特征值计算子模块、异常数据点计算子模块；所述特征向量计算子模块，用于将各评估维度对应的异常数据点构建得到维度数据点集合Uv＝{uv1，uv2，uv3，...，uvo}；其中，uvo表示第v个评估维度的第o个异常数据点；基于所述维度数据点集合构建协方差矩阵M；计算获取所述协方差矩阵的各个所述异常数据点的特征值及所述特征值对应的特征向量；所述协方差计算子模块，用于所述协方差矩阵M中的每个元素表征相应的两个异常数据点之间的协方差；对角线上的元素表征每个异常数据点自身的方差；所述特征值计算子模块，用于将各个所述特征值从小到大排列，得到特征值序列集；根据所述特征值序列集获取目标特征值K；所述异常数据点计算子模块，用于根据所述协方差矩阵M与所述目标特征值K计算获取各个所述异常数据点对应的第一异常数据点P；所述第一异常数据点P的计算方式为：P＝M×K；所述异常数据点计算子模块在执行“根据所述特征值序列集获取目标特征值K”时，具体包括总体特征值计算子模块、特征贡献率计算子模块、求和计算子模块和判断处理子模块；所述总体特征值计算子模块，用于根据所有所述特征值计算获取总体特征值；所述特征贡献率计算子模块，用于根据所述总体特征值计算获取各个所述特征值对应的特征贡献率；所述求和计算子模块，用于由所述特征值序列集中特征值最高的特征值开始，由高至低依次累加计算获取特征值和；根据所述特征值和计算获取特征贡献率和；所述判断处理子模块，用于判断所述特征贡献率和与所述总体特征值的比值是否大于或等于预设的特征贡献率和最低阈值；若是，则选择所述特征贡献率和对应的多个特征值为目标特征值K；若否，则返回上述求和计算子模块的操作，直至所述特征贡献率和与所述总体特征值的比值大于或等于预设的特征贡献率和最低阈值；所述可信度的计算方式为： 式中，β为学习率，用于平衡支持度和置信度的影响；λ为控制参数，用于调节学习率对适应度的影响。

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