基于集对分析与三角模糊数随机模拟耦合的燃气管道风险评价模型

基于集对分析理论和三角模糊函数随机模拟理论,探讨了燃气管道的风险评价模型,即应用集对多元联系数表达燃气管道风险评价这一综合不确定问题,以定量描述燃气管道的评价指标样本与评价标准等级之间隶属关系的层次性和模糊性,采用三角模糊数随机模拟技术处理燃气管道风险集对分析中评价标准等级标准的模糊性和刻画集对联系数差异度系数的连续变化过程,进而结合评价指标计算样本与评价标准等级之间的综合联系数,以风险评估燃气管道.实例应用结果及与其他方法对比表明该模型应用于造燃气管道的风险评价是有效可行的,且取得较好效果.

双重预防机制在城镇燃气管道上的应用实践

通过构建双重预防机制体系,充分辨别出燃气管道存在的安全风险,合理预判风险区域及风险类型,落实有效执行措施,确保各项风险控制在可接受的范围内。本文阐述了双重预防机制的概念、基本方法和实践内容,将双重预防机制应用于研究管段,分析了研究管段的风险隐患点和提出了隐患排查治理手段,将风险分级管控和隐患排查治理纳入企业安全生产标准化的核心内容之一,讨论了双重预防机制未来可能的发展方向。

燃气管道泄漏风险控制系统

探讨了燃气管道泄漏风险控制系统的建立和技术方法。对燃气管网进行风险评估,确定重点监控管道,结合压力管理与在线检测技术对燃气泄漏风险进行有效控制。

浅析城市燃气管道老化更新改造

随着我国城镇燃气事业持续发展,近年来,达到使用年限的燃气管道逐渐增多,各地因管道老化腐蚀等问题带来的安全事故屡见不鲜,为政府部门的监管与城市燃气企业的安全运营敲响了警钟。城市燃气管道等老化更新改造是重要民生工程和发展工程,有利于维护人民群众生命财产安全和维护城市安全运行。本文将基于自身燃气工程实践经验,分别从城市燃气管道风险、风险防控措施分析、燃气管道更新涉及改什么如何改资金来源以及配套措施方面进行简析,供燃气行业内参考借鉴。

基于燃气安全风险的大数据预警模型研究

确定燃气管道安全风险大数据预警模型采用怀卡托智能分析环境。确定数据预处理流程,包含原始数据的获取、数据清洗、特征变量确定与提取、缺失值填补、训练样本的选取。指出内部因素数据为管龄、管材、管径、压力级制、埋深、管理单位,外部因素数据为铁路、地铁等电气化轨道、水系面(河流与湖泊)等影响管道腐蚀的3类。从数据库中随机提取正样本1份,负样本4份,每份各855个样本点。将训练数据集分成3组:训练样本1、训练样本2、训练样本3,组成分别为正样本+负样本1,正样本+负样本2,正样本+负样本3。确定缺失值填补采用KNN算法。选择决策树C4.5、随机森林、贝叶斯网络、朴素贝叶斯、支持向量机和逻辑回归6种算法作为预警模型训练算法。根据选择的算法,同时考虑内外部因素的影响,进行预警模型训练(即实验)。根据实验结果比较分析,选出随机森林为最优算法。同时考虑内外部因素比仅考虑内部因素,模型准确率提高5.07%。