19、基于计算智能的油气管道安全评估技术

基于计算智能的油气管道安全评估技术

1. 计算智能概述

在油气管道安全评估中，漏磁（MFL）信号被广泛用于确定潜在缺陷的深度和长度。然而，目前缺乏能够描述MFL信号幅度与其对应缺陷尺寸之间关系的分析模型，计算智能为此提供了一种替代方法。当有足够的MFL数据时，可以利用数据挖掘技术、人工神经网络和混合神经模糊系统等计算技术来学习这种关系。

1.1 数据挖掘

数据挖掘中的k近邻（k-NN）和支持向量机（SVM）常用于解决分类问题，在油气管道安全评估中，可将检测到的缺陷分配到特定的严重程度级别。

1.1.1 k近邻（KNN）

KNN是一种非参数学习算法，它不对基础数据分布做任何假设，适用于许多现实世界中不符合特定分布假设的问题。KNN也被称为懒惰算法，因为它不使用训练数据点进行任何泛化，学习过程没有训练阶段，而是基于整个训练数据集进行决策。

假设一个给定的缺陷x由特征向量⟨a1(x), a2(x), … , an(x)⟩表示，其中ar(x)表示实例x的第r个属性的值。两个实例xi和xj之间的距离d计算如下：
[d(x_i, x_j) = \sqrt{\sum_{r = 1}^{n} (a_r(x_i) - a_r(x_j))^2}]

在油气管道安全评估应用中，目标函数是离散的，将检测到的缺陷特征向量分配到严重、中等或可接受三个严重程度级别之一。如果k = 1，则1近邻将特征向量分配到与其最近的训练实例所在的严重程度级别；对于较大的k值，算法将k个最近训练示例中最常见的严重程度级别分配给该特征向量。

1.1.2 支持向量机（SVM）

SVM是由一个