摘要：【目的】城镇燃气管网完整性管理需要有效的风险评价方法，腐蚀泄漏风险评价需要将风险评价因子充分与各项检测业务进行结合，然而当前检测数据繁杂且缺失严重，亟需一种可预测与评价腐蚀泄漏风险的方法。【方法】通过相关性分析，筛选出与腐蚀泄漏风险相关的关键指标，结合管道本体数据和周围环境数据，采用KNN和随机森林算法，建立智能软检测模型。【结果】该模型能够对缺失检测数据进行预测，实现关键指标的间接测量，模型预测值与真实测量值的相对误差小于25%，达到合格水平。该模型可在数据缺失情况下有效预测管道腐蚀泄漏风险，为定量评价奠定基础。与前人研究相比，模型在多因素耦合关系提取与算法选择上进行创新，提高了预测的准确性与可靠性。然而，部分异常数据表明该模型在某些条件下的预测能力有限，且模型依赖于数据完整性和准确性。设法提高检测数据数量和质量，优化关键风险指标特征提取方法，可以进一步提高模型精度。【结论】本研究丰富了燃气管道腐蚀泄漏风险预测理论，在提高管道运行安全性和可靠性方面具有实用价值，未来应着重改进数据采集和分析技术，进一步优化模型结构，提升其在不同应用场景下的适应性和准确性。
文章目录
1 模型建立
1.1 指标选取
1.2 多因素耦合关系
1.3 软检测模型
1.3.1 算法理论基础
1.3.2 模型结构
2 案例分析
2.1 数据预处理
2.1.1 数据收集
2.1.2 数据相关性分析
2.1.2.1 本体数据
2.1.2.2 检测数据
2.1.2.3 周围环境数据
2.2 构造关键指标软检测模型
2.2.1 土壤腐蚀性风险强度
2.2.2 杂散电流干扰风险强度
2.2.3 防腐层风险强度
3 结论
