基于深度學(xué)習(xí)的燃氣物聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測

摘" 要：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。針對燃氣管網(wǎng)運行安全問題，研究采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型，結(jié)合燃氣壓力、流量、溫度等多維傳感數(shù)據(jù)，構(gòu)建一套燃氣物聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測系統(tǒng)。通過對某市燃氣管網(wǎng)3年運行數(shù)據(jù)的分析，建立一個具有90.5%預(yù)測準確率的風(fēng)險評估模型。實驗結(jié)果表明，該模型能夠有效識別管網(wǎng)泄漏、壓力異常等潛在風(fēng)險，提前4～6 h發(fā)出預(yù)警信號，為燃氣企業(yè)安全管理提供有力的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；物聯(lián)網(wǎng)；燃氣管網(wǎng)；風(fēng)險預(yù)測；LSTM

中圖分類號：TP391" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）06-0061-04

Abstract： Deep learning technology has shown great potential in the field of Internet of Things data analysis. In response to the operational safety of the gas pipeline network， the research uses the Long Short-Term Memory Network （LSTM） model to combine multi-dimensional sensing data such as gas pressure， flow rate， and temperature to build a gas IoT risk prediction system. By analyzing the three-year operation data of a city's gas pipeline network， a risk assessment model with a prediction accuracy of 90.5% is established. Experimental results show that the model can effectively identify potential risks such as pipe network leaks and abnormal pressure， issue early warning signals 4-6 hours in advance， and provide strong technical support for the safety management of gas companies.

Keywords： deep learning; Internet of Things; gas pipeline network; risk prediction; LSTM

燃氣管網(wǎng)作為城市重要的能源供應(yīng)設(shè)施，其安全運行直接關(guān)系到千家萬戶的生命財產(chǎn)安全。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，大量傳感設(shè)備的部署使得管網(wǎng)運行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出規(guī)模大、維度多、實時性強的特點。傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法難以充分挖掘數(shù)據(jù)價值，而深度學(xué)習(xí)憑借其強大的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力，為燃氣物聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)險預(yù)測提供了新的研究方向和技術(shù)手段。

1" 燃氣物聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計

1.1" 系統(tǒng)總體架構(gòu)

燃氣物聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測系統(tǒng)采用分層設(shè)計架構(gòu)，包含數(shù)據(jù)層、計算層和應(yīng)用層3個核心部分。數(shù)據(jù)層負責(zé)采集管網(wǎng)壓力、流量、溫度等實時數(shù)據(jù)，通過部署在關(guān)鍵節(jié)點的傳感器網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸至中央服務(wù)器。計算層基于Hadoop分布式計算框架，結(jié)合Storm實時流處理引擎，對海量數(shù)據(jù)進行并行處理和分析[1]。應(yīng)用層通過Web服務(wù)接口向用戶提供風(fēng)險預(yù)警、數(shù)據(jù)可視化和決策支持功能。系統(tǒng)采用微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計，各功能模塊松耦合、獨立部署，提高了系統(tǒng)的可擴展性和維護性。數(shù)據(jù)安全方面，采用區(qū)塊鏈技術(shù)確保數(shù)據(jù)傳輸和存儲的可靠性，建立了完整的數(shù)據(jù)加密和訪問控制機制。系統(tǒng)間通信采用消息隊列機制，選用RabbitMQ作為消息中間件，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蛯崟r性。計算資源調(diào)度采用Kubernetes容器編排平臺，實現(xiàn)系統(tǒng)的彈性伸縮和故障自愈。數(shù)據(jù)存儲采用混合架構(gòu)，實時數(shù)據(jù)使用Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，歷史數(shù)據(jù)存儲在分布式數(shù)據(jù)庫集群中。系統(tǒng)監(jiān)控采用Prometheus+Grafana方案，實現(xiàn)全方位的性能監(jiān)控和故障診斷。

1.2" 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集模塊采用分布式數(shù)據(jù)采集方案，在管網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點布設(shè)智能傳感器陣列。傳感器采樣頻率可根據(jù)監(jiān)測需求動態(tài)調(diào)整，通常設(shè)置為每5 min一次。管網(wǎng)壓力傳感器精度達到0.1 MPa，溫度傳感器精度為0.1 ℃，流量計精度控制在1%以內(nèi)[2]。數(shù)據(jù)采集節(jié)點采用工業(yè)級計算設(shè)備，支持防爆、防水等特殊環(huán)境需求，工作溫度范圍-40～85 ℃。數(shù)據(jù)預(yù)處理采用多階段處理策略，包括數(shù)據(jù)清洗、異常值檢測和特征提取3個環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)清洗通過移動平均濾波算法消除噪聲干擾，濾波函數(shù)定義為

式中：y（n）為濾波后的數(shù)據(jù)；x（n）為原始數(shù)據(jù)；N為濾波窗口大小。異常值檢測采用改進的3σ準則，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)分布特征識別異常數(shù)據(jù)點。特征提取階段計算時間序列的統(tǒng)計特征和頻域特征，構(gòu)建多維特征向量。數(shù)據(jù)壓縮采用分段線性編碼算法，壓縮比可達到10∶1，同時保證重建誤差小于0.5%。

1.3" 風(fēng)險預(yù)警機制設(shè)計

風(fēng)險預(yù)警機制基于多層級閾值模型設(shè)計，將風(fēng)險等級分為4個層次：正常、關(guān)注、警告和危險。系統(tǒng)實時計算風(fēng)險指數(shù)R來評估當(dāng)前狀態(tài)為

式中：wi為各項指標權(quán)重；fi為歸一化后的指標值。權(quán)重系數(shù)通過層次分析法確定，綜合考慮各指標的重要性和相關(guān)性。預(yù)警規(guī)則采用模糊推理方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗構(gòu)建決策規(guī)則庫。規(guī)則庫包含管網(wǎng)壓力波動、流量異常、溫度變化等多個維度的判斷標準。系統(tǒng)采用動態(tài)閾值技術(shù)，根據(jù)時間序列的季節(jié)性和周期性特征，自適應(yīng)調(diào)整預(yù)警閾值。預(yù)警信息通過短信、郵件、移動App等多個渠道推送，確保管理人員能及時獲取風(fēng)險信息。預(yù)警機制具備自學(xué)習(xí)能力，通過反饋機制不斷優(yōu)化預(yù)警參數(shù)，提高預(yù)警準確性。對于高風(fēng)險預(yù)警，系統(tǒng)自動生成應(yīng)急處置建議，輔助決策人員快速響應(yīng)。

1.4" 系統(tǒng)性能指標

系統(tǒng)性能評估采用定量和定性相結(jié)合的方法，重點關(guān)注響應(yīng)時間、預(yù)測準確率、系統(tǒng)可靠性等核心指標。響應(yīng)時間方面，數(shù)據(jù)采集到預(yù)警輸出的端到端延遲控制在2 s以內(nèi)，滿足實時監(jiān)控要求[3]。數(shù)據(jù)處理吞吐量達到每秒1 000條記錄，單節(jié)點并發(fā)連接數(shù)支持10 000個連接以上。系統(tǒng)采用雙機熱備份架構(gòu)，關(guān)鍵組件實現(xiàn)冗余設(shè)計，確保系統(tǒng)7×24 h穩(wěn)定運行。預(yù)測準確率通過混淆矩陣評估，對于高風(fēng)險事件的識別準確率達到90%以上，誤報率控制在5%以下。系統(tǒng)可靠性采用平均無故障工作時間（MTBF）衡量，實際運行中MTBF超過5 000 h。平均故障恢復(fù)時間（MTTR）小于30 min，年度運行可用性達到99.99%。在資源占用方面，單節(jié)點CPU利用率峰值控制在70%以下，內(nèi)存使用率不超過80%，磁盤IO等待時間平均小于5 ms。系統(tǒng)具備良好的可擴展性，支持橫向擴展到100個節(jié)點以上。

2" 基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)險預(yù)測模型

2.1" 問題形式化定義

燃氣管網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測問題可構(gòu)建為多維時間序列預(yù)測任務(wù)。預(yù)測對象為管網(wǎng)系統(tǒng)的安全狀態(tài)，輸入數(shù)據(jù)包括歷史觀測序列中的壓力、流量、溫度等多維物理量。觀測時間窗口設(shè)置為168 h，采樣間隔為5 min，構(gòu)成了2 016個時間步的連續(xù)觀測序列。每個時間步包含15個基礎(chǔ)物理量和35個派生特征，形成50維特征空間。預(yù)測目標被離散化為4個風(fēng)險等級：正常運行、輕度風(fēng)險、中度風(fēng)險和嚴重風(fēng)險。模型以滑動時間窗口方式進行預(yù)測，預(yù)測提前量可配置為1～24 h。風(fēng)險等級判定標準基于行業(yè)規(guī)范和專家經(jīng)驗設(shè)定，結(jié)合壓力波動幅度、流量變化率等關(guān)鍵指標綜合確定。對高風(fēng)險等級樣本采用加權(quán)處理機制，提升預(yù)警敏感度。該問題定義方式將風(fēng)險預(yù)測轉(zhuǎn)化為可量化的機器學(xué)習(xí)任務(wù)，為深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計提供了明確的優(yōu)化目標。

2.2" LSTM模型設(shè)計

模型采用改進的LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過引入注意力機制增強對關(guān)鍵時序特征的捕獲能力。LSTM單元的核心計算過程可表示為

式中：ft、it、ot分別為遺忘門、輸入門和輸出門的激活值；ct為單元狀態(tài)；ht為隱藏狀態(tài)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用雙向LSTM設(shè)計，更好地利用上下文信息。模型堆疊了3層LSTM層，中間添加Dropout層防止過擬合。在最后一層LSTM輸出上疊加自注意力層，計算不同時間步的權(quán)重系數(shù)。全連接層采用殘差連接設(shè)計，緩解梯度消失問題。輸出層使用Softmax函數(shù)，將模型輸出映射到風(fēng)險等級的概率分布。

2.3" 特征工程與參數(shù)優(yōu)化

特征工程采用多尺度特征提取策略，構(gòu)建時間、頻率和統(tǒng)計3個維度的特征體系。時間域特征包括基礎(chǔ)物理量的一階差分和二階差分，捕捉變化趨勢和加速度特征；頻率域特征通過快速傅里葉變換提取頻譜特征，識別周期性波動模式；統(tǒng)計特征包括滑動窗口內(nèi)的均值、標準差、偏度和峰度等統(tǒng)計量，刻畫數(shù)據(jù)分布特征[4]。通過分析特征之間的相關(guān)性，剔除冗余特征，最終保留156個有效特征。參數(shù)優(yōu)化采用貝葉斯優(yōu)化方法，對模型的超參數(shù)進行自動調(diào)優(yōu)。優(yōu)化參數(shù)包括LSTM層數(shù)（1～5層）、隱藏單元數(shù)（64～512個）、學(xué)習(xí)率（0.000 1～0.01）、Dropout比率（0.1～0.5）等。優(yōu)化目標設(shè)定為驗證集上的加權(quán)F1分數(shù)，權(quán)重系數(shù)根據(jù)風(fēng)險等級遞增配置。優(yōu)化過程采用高斯過程代理模型，在探索與利用之間取得平衡。通過500輪迭代優(yōu)化，得到最優(yōu)參數(shù)組合：3層LSTM結(jié)構(gòu)，256個隱藏單元，學(xué)習(xí)率0.001，Dropout比率0.3。該參數(shù)配置在驗證集上，實現(xiàn)了92.6%的加權(quán)F1分數(shù)。

2.4" 模型訓(xùn)練與驗證方法

模型訓(xùn)練采用端到端的訓(xùn)練策略，將特征提取過程集成到深度學(xué)習(xí)框架中。訓(xùn)練數(shù)據(jù)按7∶2∶1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，保持時間序列的連續(xù)性。為解決類別不平衡問題，采用分層采樣方法構(gòu)建小批量數(shù)據(jù)，確保每個批次中包含足夠的少數(shù)類樣本[5]。學(xué)習(xí)率采用余弦退火策略，在訓(xùn)練過程中動態(tài)調(diào)整。驗證方法采用滑動窗口的時序交叉驗證，避免信息泄露。驗證指標包括準確率、精確率、召回率和F1分數(shù)等，特別關(guān)注高風(fēng)險類別的識別性能。模型集成采用時間序列堆疊方法，將多個基礎(chǔ)模型的預(yù)測結(jié)果作為元特征，訓(xùn)練二級模型得到最終預(yù)測結(jié)果。為提高模型的可解釋性，引入SHAP值分析方法，量化不同特征對預(yù)測結(jié)果的貢獻度。通過可視化特征重要性和決策路徑，幫助理解模型的預(yù)測依據(jù)。

3" 實驗驗證與結(jié)果分析

3.1" 實驗環(huán)境與數(shù)據(jù)集構(gòu)建

實驗環(huán)境采用高性能計算集群，配置Intel Xeon Gold 6248R處理器，主頻3.0 GHz，384 GB內(nèi)存，8張NVIDIA A100 GPU。深度學(xué)習(xí)框架選用PyTorch 1.10版本，數(shù)據(jù)處理采用Python 3.8環(huán)境。分布式訓(xùn)練基于Horovod框架實現(xiàn)，數(shù)據(jù)存儲使用分布式文件系統(tǒng)HDFS。

實驗數(shù)據(jù)來自某市燃氣公司2020—2023年的運行數(shù)據(jù)，覆蓋327個監(jiān)測點，包含壓力、流量、溫度3類基礎(chǔ)物理量。采樣頻率為5 min/次，累計采集數(shù)據(jù)量達到1.2 TB。數(shù)據(jù)集中包含152次已確認的風(fēng)險事件，類型涵蓋管網(wǎng)泄漏、壓力波動、閥門故障等多種情況。按時間順序?qū)?shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集（70%）、驗證集（20%）和測試集（10%）。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段剔除了3.2%的異常值和缺失值，采用線性插值方法修復(fù)短期數(shù)據(jù)缺失。經(jīng)過特征工程構(gòu)建了428維特征向量，應(yīng)用主成分分析將特征維度降至156維，累積方差貢獻率達到95.8%。

3.2" 評價指標與實驗方案

評價指標體系從準確性、時效性和穩(wěn)定性3個維度構(gòu)建。準確性指標包括精確率（P）、召回率（R）、F1分數(shù)和ROC曲線下面積（AUC）。時效性指標關(guān)注預(yù)警提前量和系統(tǒng)響應(yīng)時間。穩(wěn)定性指標包括模型在不同場景下的泛化能力和預(yù)測方差。實驗采用5折交叉驗證方法，每組實驗重復(fù)執(zhí)行10次，取平均值作為最終結(jié)果。實驗方案設(shè)計了4組對照實驗：傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法（RF、SVM、XGBoost）、單層LSTM模型、堆疊LSTM模型和引入注意力機制的改進LSTM模型。基線模型參數(shù)通過網(wǎng)格搜索確定。改進模型采用貝葉斯優(yōu)化方法，搜索空間包含128種參數(shù)組合。每組實驗設(shè)置相同的計算資源配額，訓(xùn)練時間限制為48 h。模型性能評估結(jié)果見表1，不同方法的ROC曲線對比如圖1所示。

3.3" 預(yù)測效果分析

實驗結(jié)果表明，改進的LSTM模型在各項評價指標上均優(yōu)于基線方法。在高風(fēng)險事件預(yù)測中，模型達到了93.5%的精確率和91.8%的召回率，F(xiàn)1分數(shù)達到92.6%，相比傳統(tǒng)方法提升了15.3個百分點。預(yù)警提前量方面，模型平均可提前4.2 h發(fā)出預(yù)警信號，最長提前預(yù)警時間達到6.5 h，為應(yīng)急處置爭取了充足時間。模型在不同場景下表現(xiàn)穩(wěn)定，10次重復(fù)實驗的標準差僅為0.015，表明模型具有良好的穩(wěn)定性。在線運行過程中，單次預(yù)測平均耗時1.2 s，CPU利用率峰值為65%，內(nèi)存占用穩(wěn)定在12 GB左右。特征重要性分析顯示，壓力波動率、流量變化趨勢和溫度梯度是影響預(yù)測結(jié)果的主要因素，累積貢獻度達到76.4%。不同風(fēng)險類型的預(yù)測準確率對比見表2。

3.4" 與傳統(tǒng)方法對比

實驗選取支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）和XGBoost作為對比基線，采用相同的數(shù)據(jù)集和評價指標進行性能對比。傳統(tǒng)方法在特征工程階段使用人工設(shè)計的特征，包括時序統(tǒng)計特征、頻域特征和專家經(jīng)驗特征。特征降維采用主成分分析方法，保留累積貢獻率95%的特征子集。模型評估采用分層抽樣的5折交叉驗證方法，重復(fù)實驗10次取平均值。在計算資源消耗方面，改進的LSTM模型單次預(yù)測平均耗時1.2 s，GPU顯存占用4.8 GB，而傳統(tǒng)方法預(yù)測耗時0.3～0.5 s，內(nèi)存占用2～3 GB。預(yù)測準確性對比顯示，改進LSTM模型在高風(fēng)險事件預(yù)測中表現(xiàn)優(yōu)異，平均提前預(yù)警時間較傳統(tǒng)方法提升2.6 h。在泛化能力測試中，使用相鄰區(qū)域的燃氣管網(wǎng)數(shù)據(jù)進行驗證。改進LSTM模型表現(xiàn)出較強的遷移學(xué)習(xí)能力，準確率下降幅度控制在5%以內(nèi)。傳統(tǒng)方法在遷移場景下性能衰減明顯，準確率平均下降15%～20%。長期穩(wěn)定性測試表明，改進LSTM模型經(jīng)過3個月持續(xù)運行，性能保持穩(wěn)定，無須頻繁重訓(xùn)練，而傳統(tǒng)方法需要每月更新模型以維持預(yù)測性能。不同方法性能對比見表3。

4" 結(jié)論

通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)與燃氣物聯(lián)網(wǎng)的深度融合，實現(xiàn)了對燃氣管網(wǎng)運行風(fēng)險的智能預(yù)測。研究表明，基于LSTM的深度學(xué)習(xí)模型在處理多源異構(gòu)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)方面具有顯著優(yōu)勢，不僅提高了預(yù)測準確率，也為風(fēng)險預(yù)警提供了更充足的時間窗口。該研究成果對推進燃氣行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型具有重要的理論指導(dǎo)意義和實踐價值，未來可進一步探索模型的泛化能力和實時性能優(yōu)化，以適應(yīng)更復(fù)雜的應(yīng)用場景。

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第一作者簡介：王明龍（2000-），男，碩士研究生。研究方向為計算機技術(shù)。