天然气管道失效风险超前预测及布局优化

第1章 绪论

1.1 引言

1.2 国内外研究现状及总结

1.2.1 天然气管网优化方法研究现状

1.2.2 天然气管道风险评价方法研究现状

1.2.3 天然气管道布局优化方法研究现状

1.2.4 国内外研究现状总结

1.3 本书的主要内容

第2章 天然气管网失效概率超前预测

2.1 失效概率计算

2.1.1 失效因素的专家评价

2.1.2 失效故障树计算步骤

2.2 失效概率预测模型

2.2.1 RBF神经网络输入变量的确定

2.2.2 RBF神经网络的建立

2.2.3 网络参数的选择

2.3 预测模型验证

2.4 本章小结

第3章 天然气管网风险损失超前预测

3.1 失效后果经济损失分析

3.1.1 失效后果经济损失计算

3.1.2 基于熵权法的土壤腐蚀等级

3.1.3 失效后果经济损失模糊计算模型

3.2 管道失效的腐蚀因素分析

3.2.1 土壤腐蚀成分与失效后果相关性分析

3.2.2 自变量组合分析

3.3 失效后果模糊预测模型

3.3.1 拟合与回归分析

3.3.2 神经网络分区预测模型的设计与训练

3.3.3 预测模型的对比验证

3.3.4 风险损失成本模糊计算预测模型

3.4 针对性失效后果精确预测方法

3.4.1 定义背景

3.4.2 核心步骤

3.4.3 关键技术

3.4.4 可行性分析

3.5 本章小结

第4章 最小化风险损失的布局优化方法

4.1 基于风险最小化的管网布局优化模型

4.1.1 管网布局优化的物理模型

4.1.2 枝状管网布局优化数学模型

4.1.3 环状管网布局优化数学模型

4.2 枝状管网布局优化算法

4.2.1 最小生成树

4.2.2 算法选取

4.2.3 算法实现

4.3 环状管网布局优化算法

4.3.1 ACO算法

4.3.2 GA的组合优选

4.3.3 路径数的确定

4.4 基于风险损失最小化的布局优化方法

4.4.1 布局优化方法

4.4.2 关键环节

4.5 本章小结

第5章 风损最小优化布局的验证方法

5.1 验证方法

5.1.1 对比验证

5.1.2 验证流程

5.2 天然气管网参数优化

5.2.1 参数优化基本概念

5.2.2 参数优化数模

5.2.3 遗传算法设计

5.3 天然气管网参数优化实例

5.3.1 实例简介

5.3.2 环状管网布局优化数模

5.3.3 环状管网布局优化结果

5.4 优化布局的验证

5.4.1 环状管网参数优化数模

5.4.2 参数优化结果

5.4.3 传统风险损失成本

5.4.4 对比分析

5.5 本章小结

第6章 工程实例应用

6.1 实例概况

6.1.1 失效因素的模糊评分

6.1.2 土壤条件

6.2 风险损失成本的预测

6.3 布局优化

6.3.1 风险损失成本最小布局

6.3.2 路径最短布局

6.4 优化布局的验证

6.4.1 枝状管网参数优化数模

6.4.2 参数优化结果

6.4.3 传统风险损失成本

6.4.4 结果对比分析

6.5 本章小结

第7章 结论

附录A 城市天然气管网失效故障树模型

附录B 非线性拟合散点图及拟合效果图

附录C 逐步回归分析步骤说明

附录D 基于熵权法的土壤腐蚀等级计算程序

附录E 组合优选与路径数确定程序

参考文献

第2章天然气管网失效概率超前预测

30年前管道失效诊断与评价技术方面的研究开始出现，现今许多管道公司已拥有独立的因地制宜的风险评价方法，存在不同层面的各种研究方法，大致可分为三类：定性失效评价、半定量失效分析和定量失效评价。

本章依据失效概率理论体系与城市燃气管网失效因素分析，建立了可在规划阶段预测出失效概率值，且较传统故障树分析（FTA)）计算方法更加简便高效的天然气管网失效概率预测模型。

2.1失效概率计算

2.1.1失效因素的专家评价

本书选用基于模糊数学的分析方法，通过当前并不完善的管网失效数据，结合多个实际经验丰富的燃气设计专家主观估计的事件概率得到的数据是后续进行管道风险评价的重要基础数据。

基本事件的不确定性决定了专家判断的主观概率具有不确定性，因此专家给出结论通常可认为是非精确的模糊判断。通常专家运用自然语言确定出可代表专家的经验知识和信任度基本底事件发生的可能性。故障树分析通常使用小、较小、中等、较大和大来度量基本事件发生的可能性，同时运用模糊数学对专家的自然语言进行模糊化转换，如图2.1用梯形和三角形分布隶属度函数表示出了专家自然语言及对应的模糊数隶属度概率计算的具体步骤如下：

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