基于人工蜂群算法优化的SVM管道风险评估

基于人工蜂群算法优化的SVM管道风险评估

论文摘要

管道风险评估是管道风险管理的重要组成部分,其目的是通过对风险的调查和分析,识别可能导致管道事故的重要因素,使得管道风险管理更加科学化。为了对管道日常运行状态风险进行准确评估,提出了一种利用人工蜂群算法优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)管道安全风险评估方法:建立管道风险评估模型,从工艺运行角度收集成品油管道、正反输原油管道、掺混输送原油管道的工艺运行特征,并形成样本特征集合。对这4种类型管道的特征集合进行试验验证,结果表明:在小样本情况下,采用基于人工蜂群算法优化的SVM管道风险评估方法正确率较高,并具有良好的普适性,能够根据管道实际运行状态给出正确的风险评估结果。(图3,表1,参21)

论文目录

  • 1 模型建立
  •   1.1 SVM原理
  •   1.2 人工蜂群算法原理
  •   1.3 参数选择
  • 2 实例应用
  •   2.1 有效性验证
  •     2.1.1 管道风险特征提取
  •     2.1.2 管道风险识别
  •   2.2 适用性验证
  • 3 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 艾月乔,徐亮,陶江华,董润清,陈瑞波

    关键词: 油气管道,运行风险,管道失效特征,人工蜂群算法

    来源: 油气储运 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 石油天然气工业

    单位: 中国石油管道公司,西南石油大学石油与天然气工程学院

    基金: 中国石油管道公司科技攻关项目“光缆地表快速定位技术研究”,20170203

    分类号: TE973.6

    页码: 510-515

    总页数: 6

    文件大小: 1544K

    下载量: 346

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