申请/专利权人：北京市燃气集团有限责任公司

申请日：2020-06-05

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN111859779B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F30/18;G06Q10/0635;G06Q50/06;G06N3/084;G06F119/02;G06F113/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2020.11.17#实质审查的生效;2020.10.30#公开

摘要：本发明提供了一种燃气管网防第三方施工破坏风险预警的方法及装置，利用施工配合数据和施工破坏事件样本数据，辅以一定的外部大数据，对第三方施工的特点规律和施工破坏的特点规律进行多维度统计分析，对施工破坏的关键影响因素进行挖掘辨识，对施工破坏的失效后果进行分类评估，并对各关键影响因素与失效后果的关联性进行研究，从而构建第三方施工破坏风险预测模型、施工高发区域预测模型；在模型的指导下，结合我国目前的燃气管道管理和运行体制及相关法律法规,针对性提出内外部风险防范及应急措施建议，以减少燃气管线的第三方施工破坏，降低事故发生几率，提高现役管道运行的安全性和经济性，提升企业风险控制能力，维护人民生命财产安全。

主权项：1.一种燃气管网防第三方施工破坏风险预警的方法，其特征在于，包括：确定影响施工的因素，并将所述影响施工的因素进行标准化，得到第一数据集和第二数据集，其中，所述第一数据集至少包括：短期施工历史、城市区域网格、管道情况和天气情况，所述第二数据集至少包括：城市区域网格、施工数据、管道情况和天气情况，所述施工数据包括：施工配合数据与施工破坏数据；将所述第一数据集分割成第一训练集和第一测试集，将所述第二数据集分割成第二训练集和第二测试集；构建施工高发区域预测模型，所述施工高发区域预测模型采用5层深度神经网络，包括4个隐含层和一个输出层；利用所述第一训练集和所述第一测试集对所述施工高发区域预测模型进行训练，所述第一训练集以区域为单位，包括所有感兴趣的区域，经过所述施工高发区域预测模型的输出为感兴趣的区域的施工概率；构建第三方施工破坏风险预测模型，其中，所述第三方施工破坏风险预测模型采用5层深度神经网络，包括4个隐含层和一个输出层；采用梯度下降法利用所述第二训练集和所述第二测试集对所述第三方施工破坏风险预测模型进行训练，经过所述第三方施工破坏风险预测模型的原始输出为施工破坏的概率，将所述第三方施工破坏风险预测模型的输出经过分级转换，得到四个危险程度等级，作为所述第三方施工破坏风险预测模型的输出；获取训训练好的施工高发区域预测模型以及训练好的第三方施工破坏风险预测模型；按照预设规则利用所述训练好的施工高发区域预测模型对所述感兴趣的区域进行预测，得到施工概率预测结果；获取待预测数据，利用所述训练好的第三方施工破坏风险预测模型对所述待预测数据进行预测，得到第三方施工破坏风险预测结果；其中，在利用所述训练好的施工高发区域预测模型对所述感兴趣的区域进行预测，得到施工概率预测结果之后，还包括：根据施工概率预测结果进行巡检，巡检过程中发现新的施工，将所述施工配合数据加入到所述待预测数据中，执行利用所述训练好的第三方施工破坏风险预测模型对所述待预测数据进行预测，得到第三方施工破坏风险预测结果的步骤。

全文数据：

权利要求：

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