基于人工智能技术的输气管道系统可靠性量化方法

摘要：

天然气管网运行可靠性评估对于保障区域乃至全国天然气供应安全、改善大气环境、促进沿线经济社会发展都具有重要的意义.为了保障"全国一张网"的天然气干线管网运营机制以及上游油气资源多主体多渠道供应、中间"一张网"高效集输、下游市场化良性竞争油气市场体系("X+1+X"体系)的安全稳定运行,借助于大数据、人工智能等现代信息技术,建立了基于长短期记忆神经网络(LSTM)方法的短周期用气量预测模型;然后基于单条管道系统的可靠性模型和各子系统可靠性先验概率等信息,结合可靠性计算失效原则和贝叶斯估计理论,提出了天然气管道系统可靠性的量化计算方法;进而以某城市192天真实用气量数据为样本,验证了该用气量预测模型的估计误差为1％～4％,得出了基于实际天然气管道的可靠性数值分析结果.结论认为,首次将人工智能技术与天然气管道系统可靠性结合起来,采用LSTM方法并基于多源异构海量数据进行短周期用气量预测,实现了天然气管道动态运行工况下的系统可靠性量化计算,为天然气管网的用气量估计和系统可靠性定量计算奠定了基础;所提出的方法在实际天然气管道系统中已经得到了应用和验证,为后续天然气管网系统可靠性研究提供了一条可行的技术路径.

关键词：天然气管网、"X+1+X"油气市场体系、可靠性、人工智能技术、贝叶斯理论、不确定性、模拟仿真

所属期刊栏目：42

分类号：TE863;TN927;TU996.3

资助基金：国家自然科学基金52174063

在线出版日期：2022-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：110-119