地下燃?xì)夤艿朗鹿史婪吨写髷?shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用,建筑工程論文

地下燃?xì)夤艿朗鹿史婪吨写髷?shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用,建筑工程論文摘要：城市地下燃?xì)夤艿澜M成構(gòu)造復(fù)雜、服役壽命較長(zhǎng)，且易遭到違章占?jí)?、腐蝕、外力毀壞等因素的影響，存在極大的安全隱患，嚴(yán)重威脅城市的公共安全。傳統(tǒng)的地下管道事故防控技術(shù)已無法知足日益增長(zhǎng)的安全需求，將管道事故防控與前沿信息技術(shù)相結(jié)合已成為當(dāng)下的研究熱門?？偨Y(jié)地下燃?xì)夤艿朗鹿史揽丶夹g(shù)研究現(xiàn)在狀況，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于地下燃?xì)夤艿朗鹿史揽亍舶ūO(jiān)測(cè)布點(diǎn)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與突發(fā)事故應(yīng)急決策〕之中，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在管道事故防控中的應(yīng)用難點(diǎn)及解決措施進(jìn)行綜述，以期為中國地下管道事故防控向信息化、智能化方向發(fā)展提供參考。本文關(guān)鍵詞語：城市地下管道;大數(shù)據(jù);事故防控;智能化;城市地下燃?xì)夤艿谰哂薪M成構(gòu)造復(fù)雜、管道位置不明確、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)困難、管道老化嚴(yán)重等特點(diǎn)，且極易遭到違章施工、外力毀壞等因素的影響，各類影響因素耦合使得城市地下管道的危險(xiǎn)性增大，嚴(yán)重威脅城市的穩(wěn)定發(fā)展與公共安全[1,2]。當(dāng)前，中國多數(shù)地下燃?xì)夤艿赖氖鹿暑A(yù)防與處置方式還處于人為巡檢、專家經(jīng)歷體驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)階段，由于缺乏實(shí)時(shí)性與科學(xué)量化分析，此類方式方法應(yīng)用于地下管道的事故防控尚存缺乏[3]。結(jié)合中國城市安全需求與地下燃?xì)夤艿肋\(yùn)營現(xiàn)在狀況，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到地下管道事故防控中，實(shí)現(xiàn)管道風(fēng)險(xiǎn)的智能化評(píng)估、預(yù)警與事故自動(dòng)化控制，可為保障城市公共安全起到重要作用。通過對(duì)城市地下燃?xì)夤艿朗鹿史揽丶夹g(shù)現(xiàn)在狀況進(jìn)行綜述，分析基于大數(shù)據(jù)的管道事故防控優(yōu)勢(shì)，辨識(shí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用難點(diǎn)并提出解決意見，提出應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)以實(shí)現(xiàn)地下管道事故防控系統(tǒng)平臺(tái)建設(shè)的建議，以期為大數(shù)據(jù)等前沿信息技術(shù)在城市地下管道安全性保障中的應(yīng)用提供參考。1、城市地下燃?xì)夤艿朗鹿史揽丶夹g(shù)研究現(xiàn)在狀況城市地下燃?xì)夤艿赖氖鹿史揽匕ㄊ鹿曙L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、事故預(yù)警、事故應(yīng)急處置三部分，國內(nèi)外學(xué)者在事故防控技術(shù)的研究上已獲得大量的成果。華而不實(shí)燃?xì)夤艿赖娘L(fēng)險(xiǎn)管理已由傳統(tǒng)的定性化向定量化發(fā)展，地下管道事故防控與地理信息系統(tǒng)〔GeographicInformationSystem，GIS〕、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的聯(lián)絡(luò)也日益密切。一些發(fā)達(dá)國家已成功實(shí)現(xiàn)了地下管道事故防控的信息化管理，如美國Optima公司開發(fā)了應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)控制與基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)的管道風(fēng)險(xiǎn)管理軟件包MISHAP，英國燃?xì)夤緸槠涔艿老到y(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研發(fā)了TRANSPIPE軟件包[4]。同時(shí)，地下管道預(yù)警技術(shù)正在向信息化、定量化的方向發(fā)展，梁磊等[5]提出了利用定量風(fēng)險(xiǎn)分析模型實(shí)現(xiàn)管道定量化預(yù)警的形式，并構(gòu)建了燃?xì)夤艿腊踩A(yù)警技術(shù)道路；徐鑫磊[6]利用ArcGIS軟件平臺(tái)搭建了基于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的天然氣管道安全管理與應(yīng)急決策支持系統(tǒng)。突發(fā)事故應(yīng)急管理包括突發(fā)事故的資源調(diào)度與優(yōu)化配置管理、應(yīng)急智能決策支持、受災(zāi)人群管理三個(gè)方面，F(xiàn)an等[7]以瓦斯爆炸應(yīng)急響應(yīng)為例，針對(duì)在CBR應(yīng)用中經(jīng)常碰到的多種屬性類似度度量的典型問題，提出了一種基于清楚明晰符號(hào)、清楚明晰數(shù)、區(qū)間數(shù)、模糊語言變量和隨機(jī)變量五種屬性值格式的混合類似性度量方式方法，給出了度量每種格式屬性值屬性類似度的計(jì)算公式，并利用簡(jiǎn)單的加性加權(quán)方式方法對(duì)屬性類似度進(jìn)行聚集，給出了度量各歷史案例與目的案例混合類似度的方式方法，最終根據(jù)獲得的混合類似度檢索出了適宜的歷史案例；宋英華等[8]針對(duì)復(fù)雜城市洪災(zāi)應(yīng)急案例檢索問題，提出一種結(jié)合歸納索引法和基于證據(jù)推理的置信規(guī)則庫推理方式方法(RIMER)的應(yīng)急案例索引技術(shù)，該方式方法首先通過案例知識(shí)的表示與轉(zhuǎn)化，構(gòu)建城市洪澇災(zāi)禍應(yīng)急管理置信規(guī)則庫，而后通過激活權(quán)重設(shè)置、證據(jù)推理及效果評(píng)價(jià)實(shí)現(xiàn)城市洪災(zāi)應(yīng)急案例類似度定量評(píng)價(jià)，并以武漢市洪災(zāi)應(yīng)急處置為例進(jìn)行實(shí)例分析，證明此方式方法在應(yīng)急案例處理中的可靠性；王悅宸等[9]針對(duì)在應(yīng)急救援中單目的和一對(duì)一的資源分配方式方法難以有效解決應(yīng)急救援中資源分配的問題，提出可利用線性規(guī)劃方式方法得到更符合實(shí)際救援需求的資源分配方案，并采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃思想中的多階段資源分配方式建立新的應(yīng)急救援資源分配模型，通過組合救援資源及對(duì)多個(gè)目的的比重進(jìn)行調(diào)整，可減少救援任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間，加強(qiáng)救援資源的能力，解決了應(yīng)急救援中救援任務(wù)和救援資源的動(dòng)態(tài)性問題。當(dāng)前的研究成果對(duì)燃?xì)夤艿朗鹿史揽丶夹g(shù)發(fā)展有一定的指導(dǎo)作用，但在事故風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)確預(yù)防和控制的綜合集成管理上仍存在缺乏。同時(shí)，在管道狀態(tài)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)分析技術(shù)上的研究并不完善，管道狀態(tài)監(jiān)測(cè)的大量數(shù)據(jù)沒有能得到充分利用，造成燃?xì)夤艿朗鹿手悄芑揽啬芰θ狈?，燃?xì)夤艿朗鹿实膽?yīng)急救援缺乏準(zhǔn)確性、時(shí)效性。信息化、智能化的地下管網(wǎng)事故防控技術(shù)可消除人為誤差，減少人工工作量，實(shí)現(xiàn)事故風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)與事故的高效應(yīng)急處置，將在更大程度上保證城市的公共安全。因而，將物聯(lián)網(wǎng)等前沿信息技術(shù)應(yīng)用到地下管道安全管理與風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)化控制之中已成為一種必然的發(fā)展趨勢(shì)。2、大數(shù)據(jù)技術(shù)在城市地下燃?xì)夤艿朗鹿史揽刂械膽?yīng)用2.1、燃?xì)夤艿朗鹿史揽卮髷?shù)據(jù)特征大數(shù)據(jù)的主要特征包括規(guī)模性〔Volume〕、多樣性〔Variety〕、高速性〔Velocity〕與不確定性〔Veracity〕[10]。地下燃?xì)夤艿朗鹿史揽卮髷?shù)據(jù)類型多樣、構(gòu)造復(fù)雜，結(jié)合地下管道事故防控技術(shù)和大數(shù)據(jù)特征，提出城市地下管道事故防控大數(shù)據(jù)的主要特征為：①事故防控大數(shù)據(jù)分析為全部數(shù)據(jù)的綜合相關(guān)性分析，計(jì)算量宏大；②大數(shù)據(jù)本身對(duì)事故相關(guān)性分析結(jié)果不具有解釋能力；③數(shù)據(jù)類型多樣，包括數(shù)字、音頻、視頻、三維地理信息等多種數(shù)據(jù)，且多為半構(gòu)造或非構(gòu)造化數(shù)據(jù)，集成與分析較為困難；④大數(shù)據(jù)實(shí)際價(jià)值的展示依靠于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，本身無明顯特征。2.2、基于大數(shù)據(jù)的燃?xì)夤艿朗鹿史揽丶軜?gòu)將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于城市地下燃?xì)夤艿朗鹿史揽?，建立大?shù)據(jù)技術(shù)研究城市地下燃?xì)夤艿朗鹿史揽匾惑w化平臺(tái)〔圖1〕，可實(shí)現(xiàn)事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警與突發(fā)事故應(yīng)急決策分析的實(shí)時(shí)、聯(lián)動(dòng)、智能化。Hadoop分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)具有容錯(cuò)性高與系統(tǒng)配置要求低等優(yōu)點(diǎn)，應(yīng)用Hadoop可實(shí)現(xiàn)管道大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理與分析〔圖2〕，華而不實(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)利用Hcatalog元數(shù)據(jù)管理、HBase大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、Redis日志型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)進(jìn)行；在數(shù)據(jù)處理模型中采用MapReduce的并行處理與samza/storm的流處理進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。圖1基于大數(shù)據(jù)的燃?xì)夤艿朗鹿史揽亓鞒虉D圖2Hadoop大數(shù)據(jù)分析框架示意圖2.3、城市地下燃?xì)夤艿来髷?shù)據(jù)的類型2.3.1、管道運(yùn)行狀態(tài)及環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)城市地下燃?xì)夤艿赖倪\(yùn)行參數(shù)與環(huán)境參數(shù)是管道事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警、應(yīng)急處置的基本數(shù)據(jù)。運(yùn)行參數(shù)主要包括管道的內(nèi)部壓力、外部壓力、管道的外表幾何狀態(tài)等相關(guān)參數(shù)，環(huán)境數(shù)據(jù)主要包括土壤電阻率、地下水位、溫度、濕度等相關(guān)參數(shù)。當(dāng)下，主要通過各種傳感器來實(shí)現(xiàn)上述數(shù)據(jù)的采集與傳輸，所用傳感器主要包括光纖傳感器、壓力傳感器、外形監(jiān)測(cè)傳感器、腐蝕電位監(jiān)測(cè)傳感器、位移傳感器等[11,12]。2.3.2、歷史數(shù)據(jù)我們國家地下管道的信息化管理應(yīng)用時(shí)間相對(duì)較短，而多數(shù)管道敷設(shè)年限較長(zhǎng)，其設(shè)計(jì)、施工資料多為CAD二維圖紙與紙質(zhì)文檔，此類管道靜態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集與錄入是保證城市地下管道大數(shù)據(jù)體系完好性的重要前提。除此之外，地下管道大量的歷史事故數(shù)據(jù)、管道維護(hù)數(shù)據(jù)等也是管道大數(shù)據(jù)體系的重要組成部分。2.3.3、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)不僅包括實(shí)現(xiàn)事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、事故預(yù)警、事故應(yīng)急決策分析的智能計(jì)算模型，還包括第三方軟件或數(shù)據(jù)源提供的統(tǒng)計(jì)結(jié)果、地圖、區(qū)域人口密度等數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的各種結(jié)果數(shù)據(jù)。在這些結(jié)果數(shù)據(jù)中，既存在著大量高度組織和整潔格式化的構(gòu)造化數(shù)據(jù)，又存在著構(gòu)造不規(guī)則、不完好的非構(gòu)造化數(shù)據(jù)。在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中，絕大多數(shù)可用數(shù)據(jù)為非構(gòu)造化數(shù)據(jù)，且其增長(zhǎng)速度快，尋找適宜的方式方法以實(shí)現(xiàn)對(duì)非構(gòu)造化數(shù)據(jù)的有效利用已成為當(dāng)下研究的重點(diǎn)方向。2.3.4、人工采集及專家經(jīng)歷體驗(yàn)數(shù)據(jù)地下管道監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用尚未完全成熟，無法實(shí)現(xiàn)全部管道參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與在線傳輸，因而城鎮(zhèn)地下燃?xì)夤艿啦糠謪?shù)仍需通過人工在現(xiàn)場(chǎng)收集相關(guān)數(shù)據(jù)的方式獲取，這類數(shù)據(jù)即為人工采集數(shù)據(jù)。人工采集數(shù)據(jù)方式不僅效率低、投入大，所收集數(shù)據(jù)還存在較大誤差[13]。在大數(shù)據(jù)體系構(gòu)建初期，決策者將實(shí)際情況交由專家進(jìn)行評(píng)估，得到專家經(jīng)歷體驗(yàn)數(shù)據(jù)，可輔助決策者進(jìn)行應(yīng)急決策，下達(dá)方案指令。專家經(jīng)歷體驗(yàn)數(shù)據(jù)在實(shí)現(xiàn)某些不確定因素的評(píng)估、模型簡(jiǎn)化、應(yīng)急決策參考等方面有著重大作用。有專家長(zhǎng)期的行業(yè)內(nèi)工作經(jīng)歷體驗(yàn)作保證，通過獲得專家經(jīng)歷體驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，可讓決策愈加合理；但是，該決策方式的時(shí)效性較差。3、大數(shù)據(jù)技術(shù)在地下燃?xì)夤艿朗鹿史揽刂械膽?yīng)用地下管道數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)通常利用物聯(lián)傳感技術(shù)實(shí)現(xiàn)管道數(shù)據(jù)的采集與在線傳輸，如佟敬闊等[14]通過構(gòu)建R-OTDR分布式光纖測(cè)溫系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了管道溫度的監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)監(jiān)控。根據(jù)大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化物聯(lián)終端布局，能夠校驗(yàn)數(shù)據(jù)誤差，分析布點(diǎn)合理性，有效保證管道的安全性。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式方法、決策樹、聚類分析等大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘工具，可有效分析燃?xì)夤艿朗鹿室?guī)律?；诖髷?shù)據(jù)的管道風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估選擇管道的全部樣本數(shù)據(jù)作為樣本，以準(zhǔn)確的檢測(cè)數(shù)據(jù)替代依靠主觀經(jīng)歷體驗(yàn)的概率估計(jì)，并以此解釋環(huán)境、壓力、腐蝕等因素與管道風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)展間的關(guān)聯(lián)度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)管道風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與預(yù)測(cè)。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)技術(shù)在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用主要有：基于大數(shù)據(jù)的管道事故預(yù)警以風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)結(jié)果為基礎(chǔ)，準(zhǔn)確辨別詳細(xì)致災(zāi)因子進(jìn)而實(shí)現(xiàn)事故預(yù)防；以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，挖掘管道失效時(shí)各類參數(shù)的臨界值，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)管道風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警；結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)警情的多部門信息快速發(fā)布；基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行管道事故應(yīng)急決策，集成歷史事故、專家處置經(jīng)歷體驗(yàn)等決策支持大數(shù)據(jù)，可提高決策的科學(xué)性；通過分析事故數(shù)據(jù)內(nèi)在相關(guān)性，對(duì)二次事故可能性進(jìn)行評(píng)估；構(gòu)建救援途徑與物資的優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)應(yīng)急資源的智能調(diào)度[15,16,17]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力，在數(shù)據(jù)分析上有著廣泛的應(yīng)用，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的管道風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型〔圖3〕，模型選取70%的樣本集作模型訓(xùn)練樣本集，20%作模型測(cè)試集，10%作驗(yàn)證樣本集。圖3基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管道大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型示意圖3.1、大數(shù)據(jù)技術(shù)在地下管道事故防控中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的事故防控技術(shù)可避免傳統(tǒng)經(jīng)歷體驗(yàn)判定導(dǎo)致的因素遺漏與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)誤差導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警誤差，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)管道警情的實(shí)時(shí)、快速發(fā)布，同時(shí)可避免僅以專家經(jīng)歷體驗(yàn)等人為因素作為事故應(yīng)急決策根據(jù)而造成的決策誤差，其相較傳統(tǒng)事故防控技術(shù)存在較大優(yōu)勢(shì)〔表1~表3〕。表1基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的比擬表2基于大數(shù)據(jù)的事故預(yù)警與傳統(tǒng)事故預(yù)警的比擬表3基于大數(shù)據(jù)的事故應(yīng)急處置與傳統(tǒng)事故應(yīng)急處置的比擬3.、大數(shù)據(jù)技術(shù)在地下管道事故防控中的應(yīng)用難點(diǎn)中國的管道信息化管理應(yīng)用時(shí)間較短，技術(shù)研究也較為落后，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用存在一定障礙，其主要原因有：①基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取受限。當(dāng)前中國管道的設(shè)計(jì)、施工等資料多為二維圖紙，且某些管道建設(shè)年限較長(zhǎng)，基礎(chǔ)資料存在缺損；同時(shí)，可能存在施工時(shí)更改施工線路但未及時(shí)更新資料存檔等情況，導(dǎo)致管道的詳細(xì)位置、走向等基礎(chǔ)資料獲取困難[18]。除此之外，管道的歷史數(shù)據(jù)也存在事故狀態(tài)不明、事故原因不清、記錄不全等問題，進(jìn)一步增加了管道基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集成的難度。②大數(shù)據(jù)獲取、傳輸、集成技術(shù)不成熟。當(dāng)前，中國現(xiàn)有的監(jiān)測(cè)設(shè)備不能知足各類管道參數(shù)的獲取需求，且由于中國尚未對(duì)監(jiān)測(cè)傳感器制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，使得不同類型傳感器所獲取數(shù)據(jù)的傳輸與集成存在困難。用于事故防控的大數(shù)據(jù)多數(shù)為半構(gòu)造化與非構(gòu)造化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式復(fù)雜，這類數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)對(duì)大數(shù)據(jù)降噪、過濾、聚類存儲(chǔ)技術(shù)的研究有著極高的要求[19]。③大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘技術(shù)不成熟。大數(shù)據(jù)的價(jià)值具體表現(xiàn)出在事故特征、參數(shù)、發(fā)生規(guī)律等與大數(shù)據(jù)間的相關(guān)性展示之中[20]。當(dāng)前的數(shù)據(jù)庫技術(shù)對(duì)半構(gòu)造化與非構(gòu)造化數(shù)據(jù)的預(yù)處理能力較弱，暫不能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速標(biāo)準(zhǔn)化，導(dǎo)致事故防控分析的實(shí)時(shí)性不強(qiáng)。同時(shí)，大數(shù)據(jù)本身對(duì)所發(fā)現(xiàn)的規(guī)律不具有解釋能力，從冗雜的大數(shù)據(jù)中分析得出某些錯(cuò)誤規(guī)律是較容易發(fā)生的，怎樣構(gòu)建正確的大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘模型是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的難點(diǎn)[21]。④大數(shù)據(jù)分享平臺(tái)建設(shè)不成熟。在城市地下燃?xì)夤艿赖墓芾斫?jīng)過中，不同的數(shù)據(jù)歸屬于不同的企業(yè)或部門，某些數(shù)據(jù)還存在產(chǎn)權(quán)部門化現(xiàn)象，這對(duì)數(shù)據(jù)的分享造成了困難。4、結(jié)束語大數(shù)據(jù)技術(shù)在城市地下管道物聯(lián)終端布點(diǎn)、事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、事故預(yù)警與事故應(yīng)急處置上有著明顯的優(yōu)勢(shì)，基于大數(shù)據(jù)的事故防控技術(shù)可實(shí)現(xiàn)管道風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確分析與實(shí)時(shí)預(yù)警，可為事故防備與應(yīng)急提供科學(xué)決策根據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)在地下燃?xì)夤艿朗鹿史揽刂械膽?yīng)用研究尚未完全成熟，仍需進(jìn)行深切進(jìn)入研究。針對(duì)當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)在燃?xì)夤艿朗鹿史揽刂械膽?yīng)用局限，提出如下建議：〔1〕為保證管道大數(shù)據(jù)的完備性，應(yīng)加快大數(shù)據(jù)采集物聯(lián)終端設(shè)備的研發(fā)，終端設(shè)備不僅能實(shí)現(xiàn)運(yùn)行參數(shù)監(jiān)控，同時(shí)能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的風(fēng)險(xiǎn)控制。加快監(jiān)測(cè)終端采集數(shù)據(jù)封裝與大數(shù)據(jù)快速標(biāo)準(zhǔn)化，降低大數(shù)據(jù)集成的難度?！?〕研究大數(shù)據(jù)的快速標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)以保證分析的實(shí)時(shí)性。同時(shí)，深切進(jìn)入開展燃?xì)夤艿朗鹿史揽卮髷?shù)據(jù)價(jià)值挖掘模型的構(gòu)建與優(yōu)化，準(zhǔn)確快速分析管道風(fēng)險(xiǎn)、事故的發(fā)展規(guī)律與關(guān)鍵致因，以在管道事故防控中提供科學(xué)的決策根據(jù)。〔3〕加快城市地下燃?xì)夤艿朗鹿史揽卮髷?shù)據(jù)的集成與大數(shù)據(jù)分享平臺(tái)的開發(fā)與建設(shè)，以實(shí)現(xiàn)各部門各行業(yè)間需實(shí)現(xiàn)信息交互。編輯：張騰創(chuàng)新點(diǎn)名稱：重點(diǎn)管道監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的統(tǒng)一集成和管理技術(shù)。創(chuàng)新點(diǎn)內(nèi)容：地下管道運(yùn)行和處置的各類數(shù)據(jù)不再是一個(gè)封閉的系統(tǒng)，而是通過中間件技術(shù)，將燃?xì)?、給水、排水等各類管道異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)解構(gòu)和重建，生成符合智慧城市平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造數(shù)據(jù)，并按上層平臺(tái)的協(xié)議要求和調(diào)度策略進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，進(jìn)而使本子課題的成果能夠無縫接入智慧城市綜合服務(wù)管理平臺(tái)，與城市數(shù)字指揮中心進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，進(jìn)一步提升了城市安全性。以下為參考文獻(xiàn)[1]徐匆匆，馬向英，何江龍，劉曉麗.城市地下管線安全發(fā)展的現(xiàn)在狀況、問題及解決辦法[J].城市發(fā)展研究，2020，20〔3〕：108-112，118.[2]何江龍，江貽芳，侯至群.新形勢(shì)下城市地下管線信息化的特點(diǎn)以及對(duì)策[J].測(cè)繪通報(bào)，2021〔1〕：12-17.[3]李笑寰.沈陽城市地下管線運(yùn)維管理形式及策略研究[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2021.[4]RENDERSJM,GOOSENSA,VIRONFD,VLAMINCKMD.Aprototypeneuralnetworktoperformearlywarninginnuclearpowerplant[J].FuzzySetsandSystems,2005,74(1):139-151.[5]梁磊.基于GIS的城市燃?xì)夤芫W(wǎng)信息管理預(yù)警系統(tǒng)研究與開發(fā)[D].成都：西南交通大學(xué)，2020.[6]徐鑫磊.基于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的城市天然氣管網(wǎng)管理與應(yīng)急系統(tǒng)研究[D].北京：清華大學(xué)，2018.[7]FANZP,LIYH,WANGXH,LIUY.HybirdsimilaritymeasureforcaseretrievalinCBRanditsapplicationtoemergencyresponsetowardsgasexplosion[J].ExpertSystemsWithApplications,2020,41(5):2526-2534.[8]宋英華，李旭彥，高維義，王蕾，王喆.城市洪災(zāi)應(yīng)急案例檢索中的RIMER方式方法研究[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2021，25〔7〕：153-158.[9]王悅宸，清醒，賈熹濱，郭黎敏，丁治明.應(yīng)急救援中基于線性規(guī)劃的多目的多資源分配模型[J].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，48〔6〕：458-466.[10]TANGZY,PANYQ.Bigdatasecuritymanagement[M].Hershey,Pennsylvania:IGIGlobal,2021:247-260.[11]黃遞全，向娟，田壽全.多源傳感器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].地理空間信息，2021，14〔1〕：20-22.[12]C?RDENASAA,MANADHATAPK,RAJANSP.Bigdataanalyticsforsecurity[J].IEEESecurityPrivacy,2020,11(6):74-76.[13]張可佳，李天華，白文英，楊紅幸，楊濤，白博宇.基于GPRS網(wǎng)絡(luò)的綜合管廊煤氣管道實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[J].機(jī)械與電子，2021，36〔11〕：45-47，52.[14]佟敬闊，靳寶全，王東，王宇，余輝，白亮.面向管道安全監(jiān)測(cè)的R-OTDR分布式光纖測(cè)溫系統(tǒng)[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2021，31〔1〕：158-162.[15]吳斌，蔣世峰.燃?xì)夤芫W(wǎng)應(yīng)急輸配管理平臺(tái)的設(shè)計(jì)[J].測(cè)繪通報(bào)，2020〔S2〕：278-280，283.[16]馮慶善.基于大數(shù)據(jù)條件下的管道風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方式方法考慮[J