水下油气溢漏事故污染物输移预测模型

为评估海底油气管道泄漏、油气井井喷等水下事故的污染风险及其损害影响,及时制定科学应急反应决策,本文基于拉格朗日积分方法建立水下油气溢漏事故污染物输移预测模型.该模型能够模拟污染物在密度和流速分层的真实水下环境中的水流卷吸、湍流分散、溢油溶解、油气共同输移与分离输移等动态行为.进行了水下环境的浮力射流、气泡羽流以及油气分离输移等实验的数值模拟验证,计算结果与实验数据基本吻合.实际水下溢油试验结果表明,溢油在水下环境中的输移扩散过程的模拟结果与现场监测数据基本符合.     

天然气站场管道干燥技术比选

西气东输天然气站场管道的干燥已经越来越受到业主的关注,因为干燥对于新建压气站的投产以及安全运行起着决定性的作用,因此如何高效、高质量完成压气站管道干燥就显得十分紧迫何必要,该文把管道干燥如何在站场既快又好的进行做了重点介绍.     

天然气管输系统输气潜力分析及精细化管理研究

天然气管输系统的输配气能力是影响天然气定价的关键因素,然而学者们对于天然气管输系统输气能力的研究未考虑安全文明运行的要求,且未结合精细化管理来提高输气能力。本文利用气体管道仿真软件TGNET,结合广安天然气管输系统的实际运行情况,考虑安全运行和降噪要求,从站场工艺管道流速限制、输气干线管道流速限制、其他限制条件3个方面分析了该管输系统的最大输气潜力,并基于精细化管理角度提出了提高天然气管输系统输气潜力的措施。研究表明:从以上3个方面可以有效分析天然气管输系统的最大输气潜力;从设备维修、设备维护、建立设备管理案例库、建立奖惩制度4个方面,可以有效提高天然气管输系统的输气潜力。这对确定合理的天然气定价、提高供气调度的准确性提供了参考价值。     

基于危险源理论的油气管道安全管理模型的研究

为有效解决油气管道安全管理过程中灰色状态的问题,基于危险源理论分析了油气管道安全风险演化过程,构建了油气管道系统安全管理模型.该模型由安全风险辨识、安全风险预警、安全风险控制3个工作流串联而成;从危险源的事实属性出发,运用不确定性传递算法与扩展产生式规则,结合风险数据库推演出合理或近似合理的风险辨识结果;应用可拓学理论,将预警级别划分为无警(N1)、低预警(N2)、中预警(N3)、高预警(N4)4级,并对油气储运风险预警进行定性分析与量化计算;采用Java编程语言和Oracle数据库技术,设计了包括安全风险辨识、安全风险预警、安全信息化管理等功能模块的油气管道系统安全管理平台,并以某输油站场储油罐区作为工程实例验证了该模型与平台的可行性.研究结果表明:引入不确定性理论能有效解决油气储运过程中风险辨识主观、模糊等问题;经可拓风险预警模型计算,该储罐的级别变量特征值为2.0404,属于低预警范围,该结果与作业区实际吻合较好;采用信息化管理的手段弥补了经验式管理的缺陷,对风险数据的完整性与安全应急决策提供了良好的技术支持.     

长输油气管道对接焊缝射线检测缺陷分析

目前长输油气管道对接焊缝射线检测大多数用《承压设备无损检测》和《石油天然气钢质管道无损检测》两种检测方式,在长输油气管道对接焊缝射线检测中其各自在应用时应该考虑在特定的应用程序环境下,根据两个检测标准的特点,区别运用。该文阐述在长输油气管道对接焊缝射线检测实际应用中二者之间区别,针对其检验标准射线部分不同进行比较,细化分析长输油气管道对接焊缝射线检测中存在的不足,其目的是促进无损检测人员更好地理解其检验标准,更准确地使用检测技术,以确保后期开展工作的质量和焊接质量。     

卡特彼勒G3600系列发动机顶部（缸头）大修间隔时间分析

该文通过对国内长输天然管道引进运行的陕西榆林压气站,天津大港地下储气库等站场的美国卡特彼勒（caterpillar）G3600型大型往复式天然气压缩机组发动机顶部（缸头）大修时的实际拆解测量数据和厂家提供的《caterpillar（卡特彼勒）操作和保养手册（G3600系列发动机）》中所规定的标准技术数据进行详细的对比,探讨了延长卡特彼勒（caterpillar）G3600型发动机顶部（缸头）大修时间间隔的可行性。     

运力约束下油气长输管道应急资源调运模型及算法

为提高油气长输管道应急救援活动中应急资源调运过程的整体可靠性,讨论了在各应急救援点运力约束条件及应急资源连续性消耗条件下,以应急开始时间最短、出动救援点数目最少为目标的应急资源组合调运问题.加入应急救援点单程最大运力约束,给出了此约束条件下的连续性消耗两目标应急资源的调运模型,以单目标应急资源调运模型解算法为基础,研究得到了新模型的递推算法.相应数值模拟算例的计算结果表明,与无运力约束的模型相比,运力约束条件下得到的应急资源调运方案出动的应急救援点数目多,但更符合应急救援实际情况,可指导制定更加准确可靠的油气长输管道应急资源调运方案.     

面向自主工业软件的知识提取和知识库构建方法

自主工业软件是支撑国内中小企业创新发展的核心力量之一。自主工业软件相关文本中蕴含着大量与制造业相关的知识，但是目前缺少相应的知识提取和知识库构建方法。该文提出一种基于神经网络和自然语言处理的知识提取模型，该模型包括文本表示、实体识别、关系抽取3个部分。基于知识图谱对提取的实体和关系进行建模，通过本体建模定义自主工业软件相关概念，利用图数据建模将本体模型中的概念映射到图数据中，提升了数据检索和建模能力，并将数据持久化存储到知识库中。应用结果表明：该方法可用于构建自主工业软件知识库，对整合制造业相关知识起到重要作用。     

浅析管道工程建设对生态环境的影响

该文以西气东输三线天然气管道东段干线（吉安-福州）工程为例，分析管道工程在施工期和运行期对生态环境的影响。     

基于扩展Span表示的电力变压器运维知识抽取与知识图谱构建

为实现电力变压器运维知识的有效沉淀,以运维文本为研究对象,提出一种融合规则的电力变压器运维知识图谱深度构建框架.首先根据专家指导自顶向下构建知识图谱概念层;然后融合规则和深度神经网络模型抽取知识,构建知识图谱的数据层.针对运维文本中的实体界限模糊和上下文信息利用不充分问题,提出一种通过扩展上下文信息和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)获取扩展Span标签的方法,用于实体和关系抽取.算例分析表明,该方法在电力变压器运维数据集中知识抽取效果良好.     

辽代历史文化资源知识图谱构建研究

目前网络上关于辽代历史信息化智能查询服务系统资源相对缺乏,关于辽代历史介绍文本篇幅冗长,不方便大众进行阅读观看.为了便于大众能更加快速准确了解相关的辽代历史知识,基于百度百科、搜狗百科以及基于爬虫技术等形式获取了与辽代历史相关的文本数据,采用BiLSTM-CRF模型进行实体抽取,通过关系抽取模型抽取实体间的关系,通过知识融合等技术对得到的数据进行实体对齐以及本体构建.最终构建辽代历史文化领域知识图谱,并在此知识图谱的基础上开发了可视化查询系统.     

管道腐蚀泄漏火灾的贝叶斯网络推理模型研究

为了研究长输管道腐蚀泄漏及蒸气云爆炸事故的演化规律,通过对埋地管道内(外)壁腐蚀失效、燃气泄漏、气体云团扩散及蒸气云爆炸等4阶段事件进行分析,构建埋地管线腐蚀泄漏火灾的贝叶斯网络模型。研究网络结构中节点变量的取值范围及离散化方法,并基于对事故统计和专家分析判断,设定节点变量的先验概率,量化节点关联的条件概率分布。在对贝叶斯网络推理策略研究的基础上,考察节点变量对推理结果的敏感性,验证模型的合理性。结果表明,长输管道腐蚀泄漏及次生灾害事件过程具有较大的不确定性,主要体现在中间事件均具有多种状态,事故演化路径概率受模型输入条件影响较大。贝叶斯网络方法用于描述事故过程中间节点事件间的依赖关系有较大的优势,可以定量衡量事故风险的不确定性。     

大型天然气管道稳态运行优化研究

针对天然气长输管道压缩机站运行能耗高的问题，基于动态规划法，建立以大型天然气管道压缩机站总能耗最低为目标函数的管道运行优化模型，确定压缩机开机数量和出站压力为优化变量。根据此优化模型，求解西气东输一线管道算例，该算例管道规模庞大（含22座压缩机站和32台压缩机，管线全长3 840 km，设计年输量为170×10⁸ t），优化模型可在60 s内求解得出结果，动态规划法求解快速有效。根据优化结果，优化运行方案比运行日报表中增加了2台压缩机的开机数量，管道总压降减少了3.40 MPa，燃气轮机组平均效率提高了4.234%，电驱机组平均效率提高了4.875%，压缩机总功率减少187 20.38 kW，生产单耗减少16.24 kgce/（10⁷ Nm³·km），可大幅降低西气东输一线管道的总能耗，证明了所建优化模型的正确性和可行性。     

电力系统知识图谱的研究

为了能够更加及时有效地组织、管理和利用电力系统中的海量数据，需要利用知识图谱技术将其转化为电力相关知识，以帮助电力调度人员进行决策。本文在已有数据库的基础上，通过使用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)+条件随机场(conditional random field,CRF)结构的框架进行电力知识的实体抽取，再利用脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network,PCNN）神经网络模型对数据库中的实体进行关系抽取，提取相关的电力知识，有效地改善了知识抽取的准确性与抽取速度。     

基于粗糙集的电网覆冰事故预警模型

针对单一因素难以有效对电网覆冰事故进行预警的现状,该文分析了导致电网覆冰的多个影响因素,如温度、相对湿度、降水量、风速、海拔高度等。以这些影响因素为条件属性、以电网覆冰事故情况为决策属性,在收集相关数据的基础上,建立了初始决策表。针对应急预警系统中信息不完备与信息冗余并存的特点,引入粗糙集模型对初始决策表进行了不完备信息处理、属性离散、属性约简以及预警规则的提取。最后得出不同影响因素取值组合条件下的预警规则,为电网覆冰事故预警提供参考。     

面向数控机床设计知识图谱构建的实体识别

为解决数控(computer numerical control, CNC)机床设计知识图谱构建过程中关键实体的抽取问题,制定了数控机床领域知识分类标准和标注策略,构建了领域数据集,并提出了一种基于RoBERTa(robustly optimized BERT pretraining approach)的数控机床设计知识实体识别方法。首先,利用数控机床领域数据集对RoBERTa模型进行微调,再利用RoBERTa对文本编码,生成向量表示;其次,采用双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)网络提取向量特征;最后,利用条件随机场(conditional random field, CRF)推理出最优结果,进而为实体打上标签。实验结果表明：模型在数据集上的F₁值为86.139%;对多数关键实体的F₁值大于85%;相比其他模型提升2%～18%。可见该方法在数控机床设计知识实体识别中具有明显优势,能够识别机床设计知识文本包含的关键实体,为数控机床设计知识图谱构建提供了数据基础。     

基于概念图谱与BiGRU-Att模型的突发事件演化关系抽取

针对现有突发事件演化关系抽取方法仅利用了句子本身的信息而忽略了背景知识的问题,引入概念图谱进行特征拓展,以获得更多的语义信息来改善演化关系抽取效果。首先根据概念图谱构建突发事件语义网络,通过特征迭代选择算法获得演化因子的概念特征,然后联合概念特征与突发事件文本作为双向门控循环单元(BiGRU)模型的输入进行特征学习,并利用注意力(Attention)机制对输出的特征信息序列实施加权变换,最后将学习到的特征序列输入到分类器进行演化关系分类。实验结果表明,所提出的基于概念图谱与BiGRU-Att模型的方法相比于现有方法,在准确率、召回率和F_1值等评价指标上均有提升。     

基于深度主动学习的实体关系联合抽取方法

知识图谱的构建对于信息检索、智能问答、智能推荐等下游工作具有重要意义,而抽取资料中的信息是构建知识图谱的关键。为了实现有效知识抽取,提出了一个基于深度主动学习的实体关系联合抽取框架。在该框架下,基于深度主动学习的采样方法降低文本标注成本,改进的EDA数据增强方法(EDA-RE)解决样本间的关系分类不均衡、标注资料不足等问题,“BIO-OVE/R-HT”的标注策略和ChineseBERT-BiLSTM-CRF(CBBC)联合抽取模型解决传统流水线模型存在误差累积和无法抽取重叠关系等问题。通过百度竞赛提供的数据集进行实验,验证了框架中各方法的有效性。     

基于规则的城市轨道交通安全事件信息抽取及其知识元表示

合理利用城市轨道交通安全事件案例对突发事件下辅助制定应急决策具有重大意义.目前,中国轨道交通运营商存储了大量的安全事件案例,但大多以自由化或半自由化文本的形式存储在数据库中,使用率较低.为提高城市轨道交通安全事件案例的使用效率,提出了基于规则的信息抽取方法,将城市轨道交通安全事件案例的自由文本转化为用共性知识元表示的结构化数据.通过指标计算,所提出的方法可以以较高的准确率和召回率对安全事件要素进行抽取,可为突发事故时的应急决策制定提供高效的数据支撑.     

Shafer气液联动执行机构喷油故障分析与防治

该文通过描述油气管道常见突发事件事故,从运行安全角度分析在长输油气管道中增设气液联动执行机构的重要性,并以场站和阀室中常见的Shafer气液联动执行机构为例介绍执行机构结构组成和基本功能。另外,文中联系工作实际,主要列举两种不同类型和功能的执行机构喷油故障,具体描述了故障现象,再结合执行机构工作原理,以深入探讨分析造成漏油故障的因素为重点,根据不同类型漏油故障提出相应的解决方法,并对运维人员提升技术水平提出有针对性建议。