一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法及系统

1.本发明涉及大数据机器学习及油气储运安全技术领域，具体为一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法及系统。


背景技术：

2.氢能是一种清洁的二次能源载体，燃烧能实现碳的零排放。利用现役天然气管网掺氢输送，可实现低成本、规模化的氢能供应，正成为各国竞相发展技术“潮流”。燃气管道作为天然气管网的重要基础设施，在其中掺氢输运，是实现“氢能走向千家万户”的关键环节。掺氢天然气被认为是未来能源转型的重要方向之一。
3.近年来，掺氢天然气管道的安全问题越来越受到关注，其具有管网覆盖广、分支多、线路复杂、管材种类多、管径变化频繁等特点，在管材缺陷、机械损伤、内外腐蚀等诱因下，如果不及时发现和修复，就可能造成泄漏、破裂等失效甚至出现燃爆现象。但由于掺氢天然气管道由于氢气的特殊性质，与传统的天然气管道相比，具有更高的脆性和更容易产生氢致损伤的特点，增加了管道的安全风险。
4.因此，为了保障掺氢天然气管道的安全运行，必须加强管道失效的预测和评估工作。当前的管道损伤预测方法主要基于统计学或机器学习算法，通过对历史数据的分析和学习，构建出一个预测模型来预测管道的损伤失效情况。然而，在缺乏掺氢天然气管道损伤失效数据的大前提下，传统的损伤失效预测方法存在一定的局限性，不能直接进行掺氢天然气管道的失效预测。
5.为了解决这一问题，本发明开始从知识迁移的角度入手，通过将传统的天然气管道失效预测方法迁移到掺氢天然气管道的失效预测中，来提高管道失效预测的准确性和可靠性。
6.知识迁移是指将一个领域中的知识或经验应用到另一个领域中的过程。在掺氢天然气管道失效预测中，知识迁移可以将传统的天然气管道损伤失效预测模型中的知识和经验应用到掺氢天然气管道失效预测模型中，从而提高掺氢天然气管道失效预测的准确性和可靠性。


技术实现要素：

7.本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
8.鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
9.因此，本发明解决的技术问题是：在缺乏掺氢天然气管道损伤失效数据的大前提下，传统的损伤失效预测方法存在一定的局限性，不能直接进行掺氢天然气管道的失效预测。
10.为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于知识迁移的掺氢天然
气管道损伤预测方法，包括：
11.收集数据，对数据进行预处理；
12.构建传统天然气管道失效预测模型；
13.通过对预测结果进行评估，检验模型的准确性和可靠性；
14.对模型进行调优，以提高模型的预测精度和泛化能力。
15.作为本发明所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法的一种优选方案，其中，所述收集数据包括：
16.收集普通现役管道的运行数据，包括管道的运行状态、温度、压力、流速、管道损伤的类型、程度、位置信息；
17.所述预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征提取和特征选择。
18.作为本发明所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法的一种优选方案，其中，所述知识和经验迁移包括：
19.将基础模型中学习到的知识和经验迁移到掺氢天然气管道的失效预测中；
20.所述知识和经验迁移包括通过在源域中学习一个共享的特征空间，使得源域和目标域具有相似的特征分布。
21.作为本发明所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法的一种优选方案，其中，所述失效预测表示为：
[0022][0023][0024]
其中，f(x)表示对输入样本x的预测结果，sign表示符号函数，xi表示训练集中的第i个样本，x表示待预测样本的特征向量，yi表示该样本的标签，+1或-1，n表示训练集中的样本数，αi表示对应于每个样本的拉格朗日乘子，即对应掺氢失效预测模型中的每个样本在决策函数中的权重，求解二次规划问题得到，k(xi,x)表示样本xi与输入数据x之间的核函数，用于计算样本之间的相似度，b表示偏置项，用于调整模型预测结果的阈值，s表示支持向量的集合，|s|表示s的大小。
[0025][0026]
s.t.
[0027][0028]
其中，n表示训练样本的数量，αi表示对于每个训练样本，对应的拉格朗日乘子，yi表示每个训练样本的标签，k(xi,x)表示核函数，用于计算样本之间的相似度；
[0029]
同时，需要满足约束条件，
[0030][0031]
0≤αi≤c其中i∈(1,2,3...n)
[0032]
作为本发明所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法的一种优选方案，其中，所述失效预测包括：
[0033]
使用rbf核函数进行掺氢天然气管道失效预测，处理非线性问题；
[0034]
所述rbf核函数表示为，
[0035]
k(xi,x)＝exp(-γ||x
i-x||2)
[0036]
其中，xi和x表示两个样本点，γ表示核函数的一个参数，用于控制径向基函数的衰减速度，|x
i-x|表示样本点，xi和x之间的欧式距离用于调节样本之间的相似度。
[0037]
作为本发明所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法的一种优选方案，其中，所述对模型进行调优包括：
[0038]
将基础模型和知识迁移模型进行融合和优化，以提高预测的准确性和稳定性。在模型融合和优化时需要考虑掺氢天然气管道的特点和影响因素。
[0039]
作为本发明所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法的一种优选方案，其中，所述通过对预测结果进行评估包括：
[0040]
利用优化后的模型对掺氢天然气管道的失效进行预测，并通过准确率这个评估指标对预测结果进行评估和优化，将一部分数据作为测试集，用来评估模型的预测准确率。
[0041]
本发明的另外一个目的是提供一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测系统其能通过将传统的天然气管道失效预测方法迁移到掺氢天然气管道的失效预测中，解决了将传统的天然气管道损伤失效预测模型中的知识和经验应用到掺氢天然气管道失效预测模型中，从而提高掺氢天然气管道失效预测的准确性和可靠。
[0042]
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测系统，包括：
[0043]
数据预处理模块，模型构建模块，知识迁移模块，失效预测模块；
[0044]
作为本发明所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测系统的一种优选方案，其中，所述数据预处理模块是进行数据收集和预处理的装置，用于收集天然气管道的数据，并对数据进行预处理；
[0045]
作为本发明所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测系统的一种优选方案，其中，所述模型构建模块是根据问题的性质和数据特点，选择适合的智能预测模型的装置，用于利用其他类型天然气管道的数据构建基础模型，并通过历史数据进行模型训练和验证，检测模型的预测性能；
[0046]
作为本发明所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测系统的一种优选方案，其中，所述知识迁移模块是通过将源域中的知识迁移到目标域中来提高预测精度的装置，用于将基础模型中学习到的知识和经验迁移到掺氢天然气管道的失效预测模块中；
[0047]
作为本发明所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测系统的一种优选方案，其中，所述失效预测模块是接收数据进行失效预测的装置，用于使用已训练好的分类器模型预测掺氢天然气管道的失效概率。
[0048]
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤。
[0049]
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。
[0050]
本发明的有益效果：本发明提供的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法提高了预测精度和可靠性，传统的天然气管道失效预测模型无法很好地适应掺氢天然气管道的运行特点和行为规律，而基于知识迁移的方法可以将传统模型中的知识和经验迁移到掺氢天然气管道的失效预测中，从而提高预测的精度和可靠性。
[0051]
降低成本和风险，管道损伤会对天然气输送系统的安全性和可靠性产生很大的影响，对于管道运营企业来说，发现和解决管道损伤问题是一项非常重要的工作，采用基于知识迁移的掺氢天然气管道失效预测方法可以实现对管道失效的实时监测和预测，可以及时发现和解决管道损伤问题，从而降低运营成本和风险。
[0052]
提高智能化水平，采用基于知识迁移的掺氢天然气管道失效预测方法，可以通过机器学习和深度学习等技术，对大量的管道运行数据进行分析和处理，从而实现对管道损伤的自动识别和预测，这样可以提高管道运行的智能化水平，降低人工干预的需求。
[0053]
推广应用，基于知识迁移的掺氢天然气管道失效预测方法具有很好的推广应用前景，该方法不仅适用于掺氢天然气管道的失效预测，还可以应用于其他工业领域中的数据预测和分析，如航空、能源、环境等领域，具有很好的应用价值。
附图说明
[0054]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0055]
图1为本发明一个实施例提供的一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法的整体流程图；
[0056]
图2为本发明一个实施例提供的一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法的又一整体流程图；
[0057]
图3为本发明第一个实施例提供的一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法中掺氢天然气管道失效预测模型的输入与输出图；
[0058]
图4为本发明第二个实施例提供的一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测系统的整体结构图。
具体实施方式
[0059]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
[0060]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
[0061]
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指
同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0062]
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0063]
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0064]
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0065]
实施例1
[0066]
参照图1-3，为本发明的一个实施例，提供了一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，包括：
[0067]
收集数据，对数据进行预处理；
[0068]
收集数据包括：
[0069]
收集普通现役管道的运行数据，包括管道的运行状态、温度、压力、流速、管道损伤的类型、程度、位置信息；
[0070]
预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征提取和特征选择。
[0071]
数据清洗是指对收集到的数据进行去重、去噪、处理缺失值等操作，以提高数据的质量。
[0072]
具体操作包括：去重，如果收集到的数据存在重复记录，需要进行去重处理，保留一个唯一的记录；去噪，如果收集到的数据中存在异常值或噪声，需要进行去噪处理。可以使用统计学方法、图形分析等手段，找出异常值并进行处理；处理缺失值，收集到的数据中可能存在缺失值，需要进行填补或删除处理。填补方法包括均值填补、中位数填补、插值填补等，删除方法包括列表删除、列删除等。
[0073]
缺失值处理方法包括：删除缺失数据，直接将缺失数据所在的行或列删除，但这样可能会造成信息损失，均值填补，将缺失数据用该属性的均值进行填补，但这样会导致数据分布的改变，插值填补，通过插值方法，如拉格朗日插值法、样条插值法等对缺失数据进行填补，随机森林填补，使用随机森林模型对缺失数据进行预测，并将预测结果作为填补值。
[0074]
异常值检测方法包括：箱型图法，根据箱型图的分布情况，确定异常值的阈值；孤立森林，通过随机选取特征，将数据集分割成若干个子集，并利用树形结构进行异常值检测；随机模型检测，通过随机模型检测方法如随机森林、随机网络等检测异常值。
[0075]
特征提取是将原始数据转换为能够被模型学习和处理的特征表示的过程。特征提取方法包括：统计特征，如均值、方差、中位数、最大值、最小值等；频域特征，如功率谱、频谱、傅里叶变换等；时域特征，如信号的斜率、变化率、幅度等；小波变换特征，对信号进行小波分解，提取小波系数作为特征。
[0076]
特征选择是从提取的特征中选择最具有区分能力和预测能力的特征，以提高模型的性能，特征选择方法包括：过滤式特征选择，通过统计学方法、信息熵等指标对特征进行评估，选择最有用的特征；包裹式特征选择，通过将特征选择问题转化为子集搜索问题，在特征子集上进行模型训练和评估，选择最优特征子集；嵌入式特征选择，将特征选择嵌入到模型训练过程中，通过正则化、决策树剪枝等方法选择最优特征。
[0077]
知识和经验迁移包括：
[0078]
将基础模型中学习到的知识和经验迁移到掺氢天然气管道的失效预测中；
[0079]
基础模型构建：利用其他类型天然气管道的数据构建基础模型，并通过历史数据进行模型训练和验证。
[0080]
根据问题的性质和数据特点，选择适合的智能预测模型。例如，可以选择决策树、支持向量机、神经网络等模型，选择好合适的模型后使用其他类型天然气管道的数据对选定的智能预测模型进行训练，得到训练好的模型。然后使用其他类型天然气管道的部分数据对训练好的模型进行验证，检测模型的预测性能。
[0081]
知识和经验迁移包括通过在源域中学习一个共享的特征空间，使得源域和目标域具有相似的特征分布。
[0082]
采用迁移学习方法中的领域自适应技术。领域自适应是一种通过将源域普通管道中的知识迁移到目标域掺氢天然气管道中来提高预测精度的方法。该方法的基本思想是通过在源域中学习一个共享的特征空间，使得源域和目标域具有相似的特征分布。
[0083]
首先，我们可以将普通管道数据与掺氢天然气管道共享的特征，如管道长度、直径、壁厚等提取出来，然后使用源域中的数据来训练一个特征提取器模型，其中最常用的方法是使用深度学习模型，如卷积神经网络、自编码器等进行训练。具体而言，我们可以使用已知的普通管道数据来训练深度学习模型，通过使用统计分析、特征选择、特征转换等方法来优化特征选择和处理过程。使模型能够从数据中学习到所有管道均通用的、相关性高的特征，继而成果筛选到获得一组共享的特征表示。
[0084]
接着，我们使用领域自适应技术将该特征提取器模型迁移到掺氢天然气管道数据中，使得目标域数据也能够共享这组特征表示。具体而言，我们可以使用一个领域适应器来对特征提取器的参数进行调整，使得特征提取器的输出能够更好地适应目标域数据的特征分布，从而提高预测准确率。
[0085]
最后，我们使用已训练好的分类器模型，如逻辑回归、支持向量机等来预测掺氢天然气管道的失效概率。
[0086]
构建传统天然气管道失效预测模型；
[0087]
失效预测表示为：
[0088][0089][0090]
其中，f(x)表示对输入样本x的预测结果，sign表示符号函数，xi表示训练集中的第i个样本，x表示待预测样本的特征向量，yi表示该样本的标签，+1或-1，n表示训练集中的样本数，αi表示对应于每个样本的拉格朗日乘子，即对应掺氢失效预测模型中的每个样本
在决策函数中的权重，求解二次规划间题得到，k(xi，x)表示样本xi与输入数据x之间的核函数，用于计算样本之间的相似度，b表示偏置项，用于调整模型预测结果的阈值，s表示支持向量的集合，|s|表示s的大小。
[0091][0092]
s.t.
[0093][0094]
其中，n表示训练样本的数量，αi表示对于每个训练样本，对应的拉格朗日乘子，yi表示每个训练样本的标签，k(xi，x)表示核函数，用于计算样本之间的相似度；
[0095]
同时，需要满足约束条件，
[0096][0097]
0≤αi≤c其中i∈(1，2，3
…
n)
[0098]
失效预测包括：
[0099]
使用rbf核函数进行掺氢天然气管道失效预测，处理非线性问题；
[0100]
rbf核函数表示为，
[0101]
k(xi,x)＝exp(-γ||x
i-x||2)
[0102]
其中，xi和x表示两个样本点，γ表示核函数的一个参数，用于控制径向基函数的衰减速度，|x
i-x|表示样本点，xi和x之间的欧式距离用于调节样本之间的相似度。
[0103]
通过对预测结果进行评估，检验模型的准确性和可靠性；
[0104]
对模型进行调优，以提高模型的预测精度和泛化能力。
[0105]
对模型进行调优包括：
[0106]
将基础模型和知识迁移模型进行融合和优化，以提高预测的准确性和稳定性。在模型融合和优化时需要考虑掺氢天然气管道的特点和影响因素，如掺氢浓度、管道材料的选择等。
[0107]
如图3所示，在进行特征提取和选择时，需要考虑到掺氢天然气管道的特点和其他类型天然气管道的差异。
[0108]
例如，掺氢天然气管道可能受到不同程度的氢脆性影响，因此需要提取与氢脆性相关的特征。本发明为了突出氢气环境对于管道破坏的严重性，可以考虑加入氢气环境相关的特征，例如氢气浓度、压力、温度等。此外，采用一些针对氢气环境下管道破坏的模型，例如氢致开裂模型、氢脆模型等，将这些模型的结果作为特征加入到建模中，以此突出氢气环境对于管道破坏的严重性。
[0109]
通过对预测结果进行评估包括：
[0110]
利用优化后的模型对掺氢天然气管道的失效进行预测，并通过准确率这个评估指标对预测结果进行评估和优化，将一部分数据作为测试集，用来评估模型的预测准确率。
[0111]
实施例2
[0112]
参照图4，为本发明的一个实施例，提供了一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测系统，包括：
[0113]
数据预处理模块100，模型构建模块200，知识迁移模块300，失效预测模块400；
[0114]
数据预处理模块100是进行数据收集和预处理的装置，用于收集天然气管道的数据，并对数据进行预处理；
[0115]
模型构建模块200是根据问题的性质和数据特点，选择适合的智能预测模型的装置，用于利用其他类型天然气管道的数据构建基础模型，并通过历史数据进行模型训练和验证，检测模型的预测性能；
[0116]
知识迁移模块300是通过将源域中的知识迁移到目标域中来提高预测精度的装置，用于将基础模型中学习到的知识和经验迁移到掺氢天然气管道的失效预测模块400中；
[0117]
失效预测模块400是接收数据进行失效预测的装置，用于使用已训练好的分类器模型预测掺氢天然气管道的失效概率。
[0118]
实施例3
[0119]
为本发明的一个实施例，其不同于前两个实施例的是：
[0120]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0121]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
[0122]
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0123]
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0124]
实施例4
[0125]
本发明的一个实施例，提供了一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。
[0126]
在使用svm模型对掺氢天然气管道失效进行预测时，可以将一部分数据作为测试集，用来评估模型的预测准确率。通常来说，预测值是一个实数，取值范围在[-1，1]之间。
[0127]
如果预测值大于0，表示该样本属于正样本(即不会失效)，否则属于负样本(即会失效)。为了将实数预测值转换为二元分类结果，可以引入一个阈值，将预测值大于该阈值的样本预测为正样本，小于该阈值的样本预测为负样本。这个阈值可以通过调整来达到最佳预测准确率。
[0128]
假设模型输出的预测值为f(x)，设定阈值为0，则有以下分类规则：
[0129]
如果f(x)＞0，则将该样本预测为正样本(即不会失效)。
[0130]
如果f(x)＜0，则将该样本预测为负样本(即会失效)。
[0131]
相对于传统的数据对比方法，基于知识迁移的方法有以下优点：
[0132]
数据稀缺性问题：在没有掺氢天然气管道失效数据的情况下，传统方法无法进行预测，而基于知识迁移的方法可以通过利用现有数据，将知识迁移到新领域中进行预测，克服了数据稀缺性的问题。
[0133]
数据一致性问题：传统方法需要确保使用的数据与待预测的数据来源一致，否则可能导致误差较大的预测结果。而基于知识迁移的方法可以利用现有的数据，从而减小数据来源的差异性，提高预测准确性。
[0134]
数据更新问题：传统方法需要定期更新数据，以确保预测结果的准确性。而基于知识迁移的方法可以通过不断更新数据源和特征信息，不断提高预测的准确性和稳定性。
[0135]
综上所述，基于知识迁移的掺氢天然气管道失效预测方法可以有效解决数据稀缺性、数据一致性和数据更新问题，从而提高预测的准确性和可靠性，相对于传统方法具有更好的预测效果。
[0136]
使用准确率作为评估指标来评估我们的模型。将数据分成训练集和测试集，使用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的准确率。
[0137]
当一个模型被训练完毕，使用测试集进行评估，可以使用混淆矩阵来计算预测准确率。
[0138]
混淆矩阵是一个2
×
2的矩阵，包含了四种分类情况的数量：真正例(tp)、假正例(fp)、真反例(tn)和假反例(fn)。
[0139]
其中，真正例表示将正样本正确地预测为正样本的数量，假正例表示将负样本错误地预测为正样本的数量，真反例表示将负样本正确地预测为负样本的数量，假反例表示将正样本错误地预测为负样本的数量。
[0140]
得到如下结果：
[0141]
正确预测数(true positive，tp)：86。
[0142]
错误预测数(false positive，fp)：14。
[0143]
正确未预测数(true negative，tn)：941。
[0144]
错误未预测数(false negative，fn)：59。
[0145]
那么，我们可以使用准确率来评估该模型的性能，计算公式为：
[0146][0147]
将上述数据带入公式中，得到准确率为：0.93，该模型的准确率为93％。
[0148]
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

技术特征：
1.一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，包括：收集数据，对数据进行预处理；构建传统天然气管道失效预测模型；通过对预测结果进行评估，检验模型的准确性和可靠性；对模型进行调优，以提高模型的预测精度和泛化能力。2.如权利要求1所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，所述收集数据包括：收集普通现役管道的运行数据，包括管道的运行状态、温度、压力、流速、管道损伤的类型、程度、位置信息；所述预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征提取和特征选择。3.如权利要求1或2所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，所述知识和经验迁移包括：将基础模型中学习到的知识和经验迁移到掺氢天然气管道的失效预测中；所述知识和经验迁移包括通过在源域中学习一个共享的特征空间，使得源域和目标域具有相似的特征分布。4.如权利要求3所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，所述失效预测表示为：述失效预测表示为：其中，f(x)表示对输入样本x的预测结果，sign表示符号函数，x
i
表示训练集中的第i个样本，x表示待预测样本的特征向量，y
i
表示该样本的标签，+1或-1，n表示训练集中的样本数，α
i
表示对应于每个样本的拉格朗日乘子，即对应掺氢失效预测模型中的每个样本在决策函数中的权重，求解二次规划问题得到，k(x
i
,x)表示样本x
i
与输入数据x之间的核函数，用于计算样本之间的相似度，b表示偏置项，用于调整模型预测结果的阈值，s表示支持向量的集合，|s|表示s的大小；s.t.其中，n表示训练样本的数量，α
i
表示对于每个训练样本，对应的拉格朗日乘子，y
i
表示每个训练样本的标签，k(x
i
,x)表示核函数，用于计算样本之间的相似度；同时，需要满足约束条件，
5.如权利要求4所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，所述失效预测包括：使用rbf核函数进行掺氢天然气管道失效预测，处理非线性问题；所述rbf核函数表示为，k(x
i
,x)＝exp(-γ||x
i-x||2)其中，x
i
和x表示两个样本点，γ表示核函数的一个参数，用于控制径向基函数的衰减速度，|x
i-x|表示样本点，x
i
和x之间的欧式距离用于调节样本之间的相似度。6.如权利要求5所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，所述对模型进行调优包括：将基础模型和知识迁移模型进行融合和优化，以提高预测的准确性和稳定性，在模型融合和优化时需要考虑掺氢天然气管道的特点和影响因素。7.如权利要求6所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，所述通过对预测结果进行评估包括：利用优化后的模型对掺氢天然气管道的失效进行预测，并通过准确率这个评估指标对预测结果进行评估和优化，将一部分数据作为测试集，用来评估模型的预测准确率。8.一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测系统，其特征在于，包括：数据预处理模块(100)，模型构建模块(200)，知识迁移模块(300)，失效预测模块(400)；所述数据预处理模块(100)是进行数据收集和预处理的装置，用于收集天然气管道的数据，并对数据进行预处理；所述模型构建模块(200)是根据问题的性质和数据特点，选择适合的智能预测模型的装置，用于利用其他类型天然气管道的数据构建基础模型，并通过历史数据进行模型训练和验证，检测模型的预测性能；所述知识迁移模块(300)是通过将源域中的知识迁移到目标域中来提高预测精度的装置，用于将基础模型中学习到的知识和经验迁移到掺氢天然气管道的失效预测模块(400)中；所述失效预测模块(400)是接收数据进行失效预测的装置，用于使用已训练好的分类器模型预测掺氢天然气管道的失效概率。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法及系统，涉及大数据机器学习及油气储运安全技术领域，包括：收集数据，对数据进行预处理；构建传统天然气管道失效预测模型；通过对预测结果进行评估，检验模型的准确性和可靠性；对模型进行调优，以提高模型的预测精度和泛化能力。本发明提供的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法将传统模型中的知识和经验迁移到掺氢天然气管道的失效预测中，从而提高预测的精度和可靠性，可以及时发现和解决管道损伤问题，从而降低运营成本和风险，提高管道运行的智能化水平，降低人工干预的需求，提高智能化水平具有很好的推广应用前景。应用前景。应用前景。


技术研发人员：徐守坤 殷文 彭明国 彭浩平 邓嵩 闫霄鹏 雷云 于鹏飞 石林 郝宏达 李朝玮 王江帅 裴纯玉 蔡猛 潘浩宇 王金星 孙延帅
受保护的技术使用者：常州大学
技术研发日：2023.03.30
技术公布日：2023/7/7