引入重叠度指标的FPPC油气管道管段划分方法

为了准确、合理地划分油气管道的管段数目,有针对性地维护具有不同风险的管段,降低管道风险评价的成本,提出了一种改进的、引入重叠度指标的模糊投影寻踪聚类(FPPC)管段划分方法。从管道样本集的数据类特征出发,构造了同时考虑到类间稀疏度、重叠度和类内紧密度的投影指标函数,据此建立了改进的FPPC算法管段划分模型,并以我国某输气管道的管段划分为例,对比分析了改进算法与传统FPPC算法的管段划分效果。研究结果表明:(1)改进的FPPC模型无需制订相应的管道风险等级标准,克服了传统模型随机、模糊等主观性缺陷,将管段划分为4类更加合理准确;(2)设计的投影指标函数能够识别管道样本中的小类,提高了管段划分的聚类精度和可信度;(3)与投影寻踪聚类算法和传统的FPPC算法对比结果表明,改进的FPPC算法收敛速度更快、迭代次数更少。结论认为,该研究成果给出了更为科学的管段划分方法,为油气管道的风险评价提供了理论依据。