基于BP神经网络的油气管道高后果区自动识别方法研究

• 作者: 李亚平
• 来源期刊: 当代石油石化
• 关键词: 油气管道 高后果区 BP神经网络 完整性管理 地理信息系统
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 石油化工
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 字数: 2530字
• 语种: 中文

摘要

油气管道高后果区识别是完整性管理工作的关键环节,是后续风险评价、完整性评价、维修维护等的前提条件.评定过程中受到管道沿线建筑、交通、人口、环境、水文、地形地貌、空间等数据的影响,以这些数据为基础,人为进行打分和评分统计.基于BP神经网络的油气管道高后果区自动识别方法,结合GB32167油气输送管道完整性管理规范中高后果区识别规定,通过建立、训练、测试、验证高后果区识别BP神经网络模型,根据采集数据直接识别出高后果区等级.该方法的应用省去人工评判过程,很大程度上减少了实际高后果区识别评定的工作量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李亚平		7	25	3.0	4.0