油气阀门安全控制及监测系统的制作方法

本发明涉及油气管道数据评估领域，尤其涉及一种油气阀门安全控制及监测系统。

背景技术：

1、研究发现，油气管道的输送面临的风险因素较多，油气管道管理者采取了大量措施进行管控。对风险进行评价后，将风险量化，有助于分析管道安全水平，指导管道风险管控。有必要对在役油气管道系统的腐蚀缺陷进行安全评估。

2、油气管道在使用过程中受到腐蚀，影响了使用质量和寿命，也带来较大的安全隐患。目前关于油气管道的失效，以及失效后导致管道失压等问题研究比较多，然而管道负载憋压的问题却很少研究。管道失压与管道负载憋压是完全不同的两种事故情况，且管道负载憋压容易引起的事故更为严重，因此需要更准备的预测检测管道负载憋压问题至关重要。研究发现油气管道出现应力腐蚀(尤其是锈蚀腐蚀)是引起负载憋压的重要影响因素；因此，如何准确实现对检测的油气管道的锈蚀腐蚀进行安全评估是影响油气阀门安全控制的重要因素，如果不能及时准备评估未来油气管道可能存在的锈蚀腐蚀问题，将会影响油气阀门的控制(同时现有技术中仅关注单一参数的异常进行负载憋压的安全评估以及反馈控制，这样方式是不准确也不合理的)。

3、进一步的研究发现，影响油气管道出现应力腐蚀的影响因子也有很多种，他们之间往往具有一定的关联关系，然而如何关联分析到影响因子之间的密切关系才能是更准确地评估管道的整体腐蚀状态，保障其油气阀门安全控制的关键。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种油气阀门安全控制及监测系统，解决了现有技术中指出的上述技术问题。

2、本发明提供了一种油气阀门安全控制及监测系统，包括数据获取模块、异常检测模块、关联分析模块及评估模块；

3、其中，所述数据获取模块，用于获取待测管道腐蚀监测数据的管道腐蚀监测数据信息集合，其中所述管道腐蚀监测数据信息集合包括所述待测管道腐蚀监测数据的多个评估维度的多种管道腐蚀监测参数；

4、所述异常检测模块，用于利用所述管道腐蚀监测数据信息集合进行异常检测，得到多个异常管道腐蚀监测数据集合；

5、所述关联分析模块，用于对所述异常管道腐蚀监测数据集合中的各个所述管道腐蚀监测参数进行关联分析，得到所述待测管道腐蚀监测数据的异常数据关联关系，以及与所述异常数据关联关系对应的可信度；

6、所述评估模块，用于将所述异常数据关联关系和所述可信度代入异常评估函数，得到所述待测管道腐蚀监测数据的异常状态分值。

7、较佳地，所述异常评估函数的计算方式为：

8、

9、式中，r(a)为异常状态分值，h(as)为待测管道腐蚀监测数据第s个管道腐蚀监测参数的异常评分函数，且h(as)>0，n为待测管道腐蚀监测数据的管道腐蚀监测参数种类的数量，k(at)为可信度函数；

10、其中，所述可信度k(at)的计算方式为：

11、

12、式中，为as与at存在关联关系，并且待测管道腐蚀监测数据为异常管道腐蚀监测数据；ft为可信度，0≤ft≤1。

13、较佳地，所述多个评估维度的多种管道腐蚀监测参数是指至少两个以上评估维度，并且每个评估维度的管道腐蚀监测参数至少包括两种；管道腐蚀监测数据信息集合是待测管道腐蚀监测数据被检测得到的数据。

14、较佳地，所述可信度表征异常数据关联关系的可信程度。

15、较佳地，所述关联分析模块，包括格式统一子模块、异常项集建立子模块、第一分析子模块和第二分析子模块；

16、所述格式统一子模块，用于对各个所述异常管道腐蚀监测数据集合进行提取得到异常数据点；对各个所述异常数据点进行统一的格式设置，分别对应得到第一异常数据点；

17、所述异常项集建立子模块，用于对各个所述异常管道腐蚀监测数据集合中的所有所述第一异常数据点建立异常项集；

18、所述第一分析子模块，用于对各个所述异常项集进行分析得到支持度与置信度；

19、所述第二分析子模块，用于用于根据所述支持度与所述置信度计算获取可信度；根据所述可信度进行分析得到异常数据关联关系。

20、较佳地，所述可信度的计算方式为：

21、

22、式中，β为学习率，用于平衡支持度和置信度的影响；λ为控制参数，用于调节学习率对适应度的影响。

23、较佳地，格式统一子模块，在执行“对各个所述异常数据点进行统一的格式设置，分别对应得到第一异常数据点”，处理时，具体包括特征向量计算子模块、协方差计算子模块、特征值计算子模块、异常数据点计算子模块；

24、所述特征向量计算子模块，用于将各评估维度对应的异常数据点构建得到维度数据点集合uv＝{uv1，uv2，uv3，...，uvo}；其中，uvo表示第v个评估维度的第o个异常数据点；基于所述维度数据点集合构建协方差矩阵m；计算获取所述协方差矩阵的各个所述所述异常数据点的特征值及所述特征值对应的特征向量；

25、所述协方差计算子模块，用于所述协方差矩阵m中的每个元素表征相应的两个异常数据点之间的协方差；对角线上的元素表征每个异常数据点自身的方差；

26、所述特征值计算子模块，用于将各个所述特征值从小到大排列，得到特征值序列集；根据所述特征值序列集获取目标特征值k；

27、所述异常数据点计算子模块，用于根据所述协方差矩阵m与所述目标特征值k计算获取各个所述异常数据点对应的第一异常数据点p；所述第一异常数据点p的计算方式为：p＝m×k。

28、较佳地，所述第一异常数据点p表征数据矩阵，所述数据矩阵中，每个元素代表的是多维度的各个异常数据点通过降维后得到的同一维度下的第一异常数据点。

29、较佳地，所述异常数据点计算子模块在执行“根据所述特征值序列集获取目标特征值k”时，具体包括总体特征值计算子模块、特征贡献率计算子模块、求和计算子模块和判断处理子模块；

30、所述总体特征值计算子模块，用于根据所有所述特征值计算获取总体特征值；

31、所述特征贡献率计算子模块，用于根据所述总体特征值计算获取各个所述特征值对应的特征贡献率；

32、所述求和计算子模块，用于由所述特征值序列集中特征值最高的特征值开始，由高至低依次累加计算获取特征值和；根据所述特征值和计算获取特征贡献率和；

33、所述判断处理子模块，用于判断所述特征贡献率和与所述总体特征值的比值是否大于或等于预设的特征贡献率和最低阈值；若是，则选择所述特征贡献率和对应的多个特征值为目标特征值k；若否，则返回上述操作，直至所述特征贡献率和与所述总体特征值的比值大于或等于预设的特征贡献率和最低阈值。

34、本发明提供了一种油气阀门安全控制及监测方法，包括如下操作步骤：

35、获取待测管道腐蚀监测数据的管道腐蚀监测数据信息集合，其中所述管道腐蚀监测数据信息集合包括所述待测管道腐蚀监测数据的多个评估维度的多种管道腐蚀监测参数；

36、利用所述管道腐蚀监测数据信息集合进行异常检测，得到多个异常管道腐蚀监测数据集合；

37、对所述异常管道腐蚀监测数据集合中的各个所述管道腐蚀监测参数进行关联分析，得到所述待测管道腐蚀监测数据的异常数据关联关系，以及与所述异常数据关联关系对应的可信度；

38、将所述异常数据关联关系和所述可信度代入异常评估函数，得到所述待测管道腐蚀监测数据的异常状态分值。

39、与现有技术相比，本发明实施例至少存在如下方面的技术优势：

40、分析本发明提供的上述一种油气阀门安全控制及监测系统可知，在具体应用时，首先通过详细记录各管道腐蚀监测数据信息集合的各种评估维度的管道腐蚀监测参数，可以确保数据的全面性和细致性，为后续步骤提供丰富的信息源；进一步通过制图和分析散点图来识别分散异常，这个过程使得异常检测更直观、更便于理解，有效区分正常和异常的管道腐蚀监测数据，为进一步分析提供了明确的目标和依据；通过对管道腐蚀监测数据参数进行深入的分析有助于理解管道腐蚀监测状态之间的复杂联系，为油气输送安全预防和维护提供更为精准的数据支持；最终将关联关系和可信度代入异常评估函数计算得到的异常状态分值，为技术工程师提供量化的数据参考，有助于准确诊断管道腐蚀监测状态。