[發明專利]一種基于數據挖掘的在役油管柱腐蝕失效預測系統

在審

• 申請號: 201511018634.0
• 申請日: 2015-12-29
• 公開（公告）號: CN105653791A
• 公開（公告）日: 2016-06-08
• 發明（設計）人: 王鵬;李向寧;胡美娟;韓禮紅;馮耀榮;朱麗娟
• 申請（專利權）人: 中國石油天然氣集團公司;中國石油天然氣集團公司管材研究所
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 徐文權

1.一種基于數據挖掘的在役油管柱腐蝕失效預測系統，其特征在于，包括 與油管工作環境相關聯的訓練數據源、油管失效預報器和用戶；

所述油管工作環境，包括影響油管鋼腐蝕的環境因素、材料因素和力學因 素；

所述訓練數據源，通過兩種方式獲取訓練數據：一是通過連接數據庫，獲 取存儲在數據庫中的數據；二是通過訪問arff文件，獲取以arff文件形式存儲的 數據；

所述油管失效預報器，參考了Composite模式，為一個刷新預測模型并進行 預測，接收用戶輸入的預測數據調用預測器模型并輸出預測結果，與用戶交流 的界面；

所述用戶，可以輸入預測數據并通過該系統得到準確可信的預測結果；

所述訓練數據源和用戶分別連接油管工作環境和油管失效預報器，油管失 效預報器通過訓練數據源獲取訓練數據，經過數據預處理形成訓練數據集；然 后通過獲得的訓練數據集調用所需的預測器模型，刷新油管失效預報器中的預 測模型；當用戶有新的預測數據輸入，油管失效預報器接收數據，調用所需預 測模型進行預測，并給出預測結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于數據挖掘的在役油管柱腐蝕失效預測系 統，其特征在于，所述油管材料因素包括鋼材合金元素的化學成分及其熱處理 狀態；所述環境因素包括溫度、氣體分壓、pH值、流速、流型、溶液過飽和度 和細菌；所述力學因素包括管材承載下的應力大小、方向與分布情況。

3.根據權利要求1所述的一種基于數據挖掘的在役油管柱腐蝕失效預測系 統，其特征在于，通過所述訓練數據源獲取的訓練數據，要根據需要選擇是否 進行數據預處理，才能形成訓練數據集。

4.根據權利要求3所述的一種基于數據挖掘的在役油管柱腐蝕失效預測系 統，其特征在于，所述數據預處理包括數據的凈化、數據格式轉換以及變量整 合。

5.根據權利要求1所述的一種基于數據挖掘的在役油管柱腐蝕失效預測系 統，其特征在于，所述油管失效預報器，參考了Composite模式，其預測模型組 合包括：基于隨機樹算法的預測器、基于可更新樸素貝葉斯算法的預測器、基 于LWL算法的預測器、基于IBk算法的預測器、基于SMO回歸算法的預測器、 基于上癮回歸算法的預測器和基于神經網絡算法的預測器。

6.根據權利要求4所述的一種基于數據挖掘的在役油管柱腐蝕失效預測系 統，其特征在于，所述油管失效預報器使用一個預測器進行預測，或使用多個 預測器進行預測，即使用組合方法調用多個預測器進行預測。

7.根據權利要求1或4所述的一種基于數據挖掘的在役油管柱腐蝕失效預 測系統，其特征在于，所述預測器參考Weka軟件中提供包括數據預處理、建立 預測模型進行數據預測。