地质灾害是影响长输管线安全运行的重要因素,为减少地质灾害对长输管线的影响,有效预防、规避长输管线的安全风险,本文基于西南油气田仁寿作业区的地质灾害数据,以研究区地质灾害为预测变量,高程、坡度、坡向、地表覆盖为响应变量,采用人工神经网络、决策树、支持向量机3种机器学习方法分析研究区域地质灾害的发生规律,并进一步预测研究区内长输管线发生地质灾害的概率.通过模型对比,相较于人工神经网络和支持向量机,决策树的方法具有更高的预测精度,其预测正确率达0.86.本文的分析结果对研究区管线管理部门具有重要参考价值,相关部门可根据模型预测出的管线点发生地质灾害的概率,提前做好地质灾害预防工作.

本文针对地下管线关联信息孤立、管理分散无法进行数据挖掘的现状,深入分析了影响地下管线安全的各项外部因素数据,设计了一种适用于地下管线安全信息挖掘的地下管网时空数据组织方法.本文按照该时空数据组织方法对区域范围内的多种管线相关数据进行改造与融合,并进行直观快速地分析,挖掘出了地下管线可能存在的隐患.实际应用表明,本文提出的方法对地下管线信息集成管理、挖掘应用具有一定的指导意义.