(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111175623.9 (22)申请日 2021.10.09 (71)申请人 华东理工大 学 地址 200237 上海市徐汇区梅陇路13 0号 (72)发明人 张子益　冯翔　 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 16/27(2019.01) G06F 16/29(2019.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 111/06(2020.01) (54)发明名称 一种面向能源大数据的燃气管线区域评级 方法及系统 (57)摘要 本发明涉及城市燃气能源领域， 公开一种面 向能源大数据的燃气管线区域评级方法及系统， 包括燃气事故监控平台、 燃气管网在线评级、 燃 气管网区域评级、 管网压力可视化、 事故区域评 级、 智慧燃气 事故调度平台、 站点新增、 压力阀实 时监测、 实时事故监控。 本专利所述的一种面向 能源大数据的燃气管线区域评级方法及系统， 属 于城市燃气能源监控领域， 通过基于时间片、 空 间、 特征学习确定管线区域特征， 构建地图站点 栅格， 确定栅格覆 盖区域。 使用Spark处理海量管 线区域信息、 区域事故信息， 并将Spark处理好的 特征数据存储至Hive， 最终使用Spark处理好的 特征数据实现燃气管线及燃气管线区域5级评 级。 本发明同时提出一种启发式评级方法， 提高 燃气管线区域评级准确率。 权利要求书3页 说明书8页 附图6页 CN 113962535 A 2022.01.21 CN 113962535 A 1.本发明涉及城市燃气能源领域， 尤其涉及到燃气管线评级、 燃气管线区域评级、 领域 栅格优化及系； 为了实现上述燃气管线评级、 燃气管线区域评级、 领域栅格优化， 开发了一 种基于多因子优化的支持向量机算法； 算法特征 处理流程如下所述： （1） 经纬度坐标通过 墨 卡托转换得到墨卡托平面坐标， 由墨卡托坐标得到地图瓦片编号， 将某个地址墨卡托坐标 映射到地图分块编号使用如下公式， 其中， mx、my为墨卡托坐标；floor为向下取整： 为了加速算法流程， 采用N领域的方式来顺序化加速领域计算， 方形邻域定义公式如下 所示： 其中，Ai,j是目标点， N(Ai,j)表示的是目标点， Ai,j的正方形邻域中所有方格的集合， 邻 域大小为 n，Ai,j的2‑邻域就是下图中的所有方格， 包括 Ai,j （2） 管线埋设管线壁厚特 征处理由以下公式确定： 其中， δ为钢管计算壁厚mm； p为设计压力， 单位为MPa； D为钢管外直径， 单位为 mm； σs为钢 管的最低屈服强度， 单位为MPa； ψ为焊缝系数， 取1.0； F为强度设计系数， 按地区等级等确 定； （3） 土壤的腐蚀速率特 征处理由以下公式确定： 其中，CRB为土壤的颗 粒大小和均匀度； FCE为土壤所含水分； FCP为管道操作温度； FSR为土 壤电阻率； FT为管线埋线时间； （4） 管线公称壁厚和最小壁厚可以由下列公式确定： 其中，е为公称壁厚， 单位为mm； emin为最小壁厚， 单位为mm； DN表示公称直径； K表示壁厚 等级系数； （5） 材质工作安全压力特 征由以下公式确定： 其中， Rm为最小抗拉强度； D为平均直径； SF为安全系数， 一般取3； emin为最小壁厚； （6） 金属疲劳特 征由以下公式确定：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113962535 A 2其中，Z为疲劳因素； P为操作压力； Pk为最大操作压力。 2.多因子优化算法流程如下所示： （1） 多因子算法首先初始化种群； （2） 对种群中每一 个个体赋予一个技能因子； （3） 估种群中每一个个体价值并进行排序； （4） 根据排序靠前的 不同任务的种群 个体， 构成一个自适应矩阵， 正向映射如下 所示： 逆向映射如下 所示： 映射公式如下 所示： 所以在给定映射 M和M*时， 因为A*=AM又A*≌B， 由此就可以把任务 T1的个体和任务 T2个体 投射到统一的高阶表 示空间； 再通过 A*M*=A， 将任务T1的个体投射回原来的空间； （5） 使用三 阶段决策变量聚类算法把决策变量聚类为收敛性决策变量、 中间决策变量和多样性决策变 量， 实现决策变量分离的决策变量聚类方法是基于决策变量的不同性质； 通过扰动某个决 策变量多次生成一组解， 把这一组解进行归一化并拟合出直线 Li， 计算出每条直线与超平 面， 超平面公式如下 所述： 其中， M为解的维度； 计算拟合直线 Li和超平面的夹角， 并把得出的夹角进行聚类； ΘLi 为直线L的法向量， θ 为超平面的法向量； 直线 L和超平面的夹角 anglei， 如下公式所述： 通过这种方式把夹角和每 个决策变量联系起 来， 实现决策变量聚类策略；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113962535 A 3