油气管道风险评估的直觉模糊深度神经网络方法

《Cleaner Engineering and Technology》：An intuitionistic fuzzy deep neural network method for risk assessment of oil and gas pipelines

　　

摘要：油气输送管道是 inherently 易于失效的复杂系统，失效后果严重。为确保管道安全高效运行，需要有效的风险管理系统。然而，传统的管道完整性风险评估模型往往趋于保守，难以处理复杂运行数据中的不确定性和非线性关系，导致预测精度降低和决策效率不佳。本研究提出了一种新型风险模型以增强管道风险评估能力。该框架以 Muhlbauer 模型和 API RP 581 为基础方法，并与直觉模糊深度神经网络相集成。直觉模糊集通过隶属度和非隶属度显式表征不确定性，而深度神经网络则捕捉风险相关数据中的复杂非线性模式。所提出框架的性能在真实管道上进行了验证，并与传统方法进行了比较。结果表明，该混合模型提高了预测精度，提供了更一致的风险估计，并有效管理了数据的不确定性和非线性。所提出的方法论为资产完整性管理提供了一种先进的决策支持工具，能够实现更有效、更具风险意识的管道检测和维护策略。

# 油气管道风险评估的直觉模糊深度神经网络方法：论文解读

## 一、研究背景与问题

油气运输管道作为能源领域的关键基础设施，其失效可能导致介质泄漏、设施损毁和非计划停机，进而引发人员伤亡、经济损失和环境污染。完整性管理(IM)是预防石油工业设备失效、保障全球能源供应的关键手段。风险评估作为完整性管理的核心环节，其准确性直接影响检测计划和维护策略的制定——对高风险设备的评估不准确可能导致检测频率不足，而对低风险设备的过度检测则会增加不必要的成本。

传统管道风险评估模型存在显著局限。定性相对风险评分方法虽简单快速，但其结果以相对风险表示，缺乏标准化风险单位，仅适用于小型运营单元；定量概率模型虽能以统一单位估计风险，但当数据有限或稀疏时，其精度显著下降，难以可靠地预测失效概率。现有方法在处理复杂运行数据中的不确定性和非线性关系方面面临挑战。尽管先前研究分别尝试了模糊集理论、贝叶斯网络、人工神经网络等方法，但鲜有将不确定性建模与深度学习方法有效集成的研究设计。这一研究空白对运营者和利益相关者产生了不利影响——人工智能模型虽然具有较强的预测能力，但难以全面处理不确定性；传统模糊逻辑虽能处理模糊性，但缺乏自适应学习能力以充分利用多样化的数据源。

因此，本研究旨在开发一种新型混合模型，将直觉模糊集(IFS)与深度神经网络(DNN)相结合，以同时处理风险评估中的不确定性及复杂非线性关系，提高预测精度并降低决策中的保守性。

## 二、技术方法概述

研究人员基于Python的TensorFlow–Keras深度学习框架构建了直觉模糊深度神经网络(IFDNN)风险评估模型。研究采用Muhlbauer模型和API RP 581作为基线方法，识别31个子因素和8个主因素。数据集来源于印度尼西亚东爪哇省约1,750公里在役陆上油气管道，涵盖15个运营油田，被划分为19,405个子管段。

研究的关键技术步骤包括：(1) 基于三角直觉模糊数(TIFN)的模糊化过程，将概率因素和后果因素转换为包含隶属度与非隶属度的直觉模糊表示；(2) 采用Mamdani方法的直觉模糊推理系统(IFIS)，通过max-min合成规则处理3125条失效概率推理规则和125条失效后果推理规则；(3) 基于质心法的直观模糊去模糊化，将模糊输出转换为清晰数值；(4) 将直觉模糊输出作为深度神经网络的输入特征，采用GELU激活函数和Adam优化器的四层全连接隐藏层架构进行风险预测。

## 三、研究主要结果

### （一）传统风险模型基础评估

根据Muhlbauer模型和API RP 581的计算结果，三个管段的失效概率与失效后果得分被确定。Segment 1的腐蚀因素得分较高(5)，Segment 2各因素得分相对均衡，Segment 3的腐蚀和财务后果因素均表现突出，这说明不同管段面临的风险特征存在差异，需针对各自的主导因素进行管理。

### （二）直觉模糊风险模型评估

直觉模糊评估结果显示了风险值的区间特征。Segment 1的失效概率为0.7999、失效后果为0.3712、综合风险等级为中等；Segment 2的失效概率为0.2897、失效后果为0.8000、综合风险等级为中等；Segment 3的失效概率为0.7999、失效后果为0.6399、综合风险等级为高风险。该结果表明直觉模糊方法能够在捕获不确定性的同时保持与基线评估的一致性。

### （三）预测模型精度验证

研究对比了五种激活函数在两层网络中的性能，结果显示GELU均匀激活配置获得最高的R2值(0.99275)和最低的MAE(0.006401)。进一步比较从两层到五层隐藏层的架构性能，结果表明四隐藏层结构表现最优(R2=0.99443，MSE=0.000101)。模型在训练、测试、验证和全数据集上的表现均显示极高的预测精度，验证了所提出模型具有出色的泛化能力。

### （四）风险输出对比分析

研究人员将传统模型、IFS模型与IFDNN模型的评估结果进行了对比。传统模型将Segment 1和Segment 3划分为高风险，Segment 2为中等风险；而IFDNN模型将Segment 1和Segment 2调整为中等风险。虽然风险类别数量有所减少，但风险优先级排序保持不变（Segment 3 > Segment 1 > Segment 2），证明了所提出模型在识别关键管段方面的稳健性。研究还发现，腐蚀是导致管段风险的最主导因素，尤其是对运行年限较长、位于人口密集区域附近的管道。

### （五）讨论与局限性

所提出的混合模型完善了现有基于风险检测(RBI)和管道完整性管理(PIM)的标准流程，能将固定周期检测计划转变为基于风险的预测性维护程序。然而该框架目前仅基于在役陆上管道数据验证，其对具有不同运行和环境条件的海上管道系统的适用性尚待验证。此外，模型主要评估个体风险因素，未显式捕获多种威胁间的复杂交互作用，未来需要整合实时监测数据并采用高级深度学习方法实现动态风险评估。

## 四、研究结论

本研究开发了一种将直觉模糊集与深度神经网络相结合的新框架，用于增强油气管道风险评估。所提出的模型有效克服了依赖单一方法的传统方法的局限，为管理不确定性和处理复杂风险数据提供了更优解决方案。风险分析基于31个子因素和8个主因素进行，这些因素被分类为失效概率和失效后果。来源于传统模型并结合直觉模糊集的主因素被用作深度神经网络的输入以预测风险。研究结果表明，直觉模糊深度神经网络模型为管理不确定性和复杂非线性数据提供了稳健框架，从而提高风险预测的准确性。这种改进主要归因于模型能够整合多个影响因素的相对重要性——这在传统方法中常被忽视。通过提高预测能力和决策支持，该模型降低了重大事故的发生概率，同时支持更具成本效益的管道完整性管理策略。未来的研究应利用海上管道数据集扩展和验证所提出的框架，进一步研究多种管道威胁之间的交互作用对失效概率的影响，并探索先进模糊集泛化方法以增强不确定性量化能力。