基于人工蜂群算法优化的SVM管道风险评估

• 作者: 徐亮 艾月乔 董润清 陈瑞波 陶江华
• 来源期刊: 油气储运
• 学科: 工学
• 关键词: 油气管道 运行风险 管道失效特征 人工蜂群算法 SVM
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 完整性与可靠性
• 页码范围: 510-515
• 页数: 6页
• 分类号: TE832
• 字数: 4535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6047/j.issn.1000-8241.2019.05.004

摘要

管道风险评估是管道风险管理的重要组成部分,其目的是通过对风险的调查和分析,识别可能导致管道事故的重要因素,使得管道风险管理更加科学化.为了对管道日常运行状态风险进行准确评估,提出了一种利用人工蜂群算法优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)管道安全风险评估方法:建立管道风险评估模型,从工艺运行角度收集成品油管道、正反输原油管道、掺混输送原油管道的工艺运行特征,并形成样本特征集合.对这4种类型管道的特征集合进行试验验证,结果表明:在小样本情况下,采用基于人工蜂群算法优化的SVM管道风险评估方法正确率较高,并具有良好的普适性,能够根据管道实际运行状态给出正确的风险评估结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐亮		29	142	7.0	11.0
2	陶江华		15	42	3.0	6.0
3	艾月乔		6	6	1.0	2.0
4	陈瑞波		5	4	1.0	2.0
5	董润清	西南石油大学石油与天然气工程学院	1	3	1.0	1.0