综述：数据驱动方法在管道完整性管理中的未来发展方向：风险评估、在线检测与机器学习

《Reliability Engineering & System Safety》：Future Directions for Data-Driven Approaches in Pipeline Integrity Management: Risk Assessment, In-line Inspection, and Machine Learning

数据驱动方法在管道完整性管理（PIMS）中的应用存在第三方损坏评估依赖静态概率模型、内检测（ILI）数据低可重复性、机器学习模型过拟合等问题，提出GIS动态概率分析框架优化风险管理。

　　

蒂姆·巴斯泰克（Tim Bastek）|延斯·德内克（Jens Denecke）|于尔根·施密特（Jürgen Schmidt）

摘要

天然气管道故障对管道周边人员仍然构成严重威胁，尤其是在城市发展加速和基础设施老化背景下。本文深入探讨了数据驱动方法在管道完整性管理系统（PIMS）中应对最紧迫威胁的现状及潜力。除了理论分析外，还通过三个案例研究指出了以下方面的主要局限性：a) 第三方造成的损坏评估；b) 在线检测（ILI）数据的质量；c) 基于机器学习的外部腐蚀评估。同时进行了定量风险分析，以评估现有预防措施中的不足之处。研究发现，风险评估在很大程度上依赖于管道的设计而非具体位置。本文提出了一种新的基于GIS的概率方法，利用现有环境数据来评估第三方造成的损坏（TPD）。其次，对已发布的ILI数据进行了分析，发现尽管检测到了大量腐蚀现象，但不同检测之间的重复性较低，这限制了这些数据在PIMS和数据驱动建模中的应用。此外，还训练了一个混合支持向量回归模型来预测外部腐蚀，但其预测效果不稳定——在交叉验证过程中准确率下降了27%，凸显了模型过拟合的实际风险。本研究强调了开发更健壮、更具情境敏感性的模型的必要性，并概述了利用数据驱动策略提升管道安全性和系统可靠性的潜在途径。

引言

高压天然气管道对向数百万用户供应能源至关重要，负责将天然气和氢气从生产地输送到工业区和居民区。事故统计数据显示安全挑战依然存在，这些事故可能引发灾难性后果[1,2]。德国阿尔河谷（Ahr Valley）的高压天然气管道故障以及波罗的海地区“北溪”（Nord Stream）天然气管道的破裂便是近期此类事件的例证[3,4]。作为关键基础设施，这些管道在保障能源供应的同时，必须平衡安全性和经济运营需求[5]。管道完整性管理系统（PIMS）通过使用检测工具和建模方法来评估管道状况，并制定相应措施以确保管道的安全运行。机器学习和大数据在许多研究领域的成功应用表明，PIMS也能从数据驱动的方法中受益[6]。Magdin发表的一篇系统综述文章（2020-2025年）分析了人工智能在管道行业的应用趋势，重点关注泄漏检测、预测性维护（尤其是腐蚀问题）以及机器学习（ML）、深度神经网络（DNN）和数字孪生技术（digital twins）的应用[7]。

本文旨在批判性地评估这些数据驱动方法在PIMS威胁评估中的潜力和局限性。首先从PIMS的基本概念入手，重点探讨危害评估的要求，特别是针对第三方造成的损坏（TPD）和外部腐蚀问题。为了超越纯理论讨论，本文通过三个案例研究来具体分析这些方法的应用：案例一探讨了一种基于GIS的概率方法用于TPD评估；案例二评估了ILI数据的不确定性和可重复性；案例三通过交叉验证揭示了机器学习模型过拟合的问题（见图1）。

PIMS背景下的天然气管道完整性

管道完整性是指管道系统能够确保流体在管网中安全高效传输的能力。安全性取决于管道抵御潜在威胁的能力以及对人员和环境的剩余操作风险。如果通过规划和建设掌握了管道的状态，并采取了与风险水平相匹配的安全措施，就能实现安全的传输。

数据驱动PIMS中的威胁识别、评估与管理

为评估数据驱动PIMS在威胁评估方面的现状，本文首先梳理了相关威胁的原因。随后分析了文献中针对这些复杂威胁的处理方法，以及威胁评估中可能存在的不足之处。历史上对天然气管道的威胁在各种统计资料中均有记录[2,42]。

案例研究一：定量风险分析中的第三方损坏

如前所述，第三方造成的损坏（TPD），尤其是挖掘造成的损坏，无法完全预防，因此需要采用概率方法（如QRA）来管理风险并制定适当的安全措施。然而，传统QRA方法存在一个主要局限：故障概率（POF）被视为一个与管道具体环境无关的静态值。实际中，通过后果分析来评估环境中的潜在影响，从而获得空间分辨率。

案例研究二：ILI数据中的不确定性和数据质量

如前所述，数据驱动方法已在腐蚀管理中得到广泛应用，包括通过ILI分析进行检测和腐蚀预测建模。当涂层和阴极保护失效时，可以通过检测直接识别腐蚀点及材料损失。此外，ILI提供了关于管道状态的最丰富数据，包括沿管道的周向和纵向测量点。

案例研究三：机器学习模型预测外部腐蚀的稳健性

第三，本文研究了Velazquez等人基于数据集提出的机器学习模型在预测外部腐蚀方面的准确性。我们使用该数据集复制了一个标准机器学习模型，并通过10折交叉验证严格测试了模型的稳健性，结果发现存在严重的过拟合问题。

结论性意见与实际意义

天然气管道完整性评估需同时考虑安全标准和运行性能要求。本文介绍了确定性和概率性的PIMS方法及其在不同威胁类型中的应用。对于高风险威胁（如TPD），概率方法更为有效；而对于一般安全问题和低风险威胁，确定性评估更为便捷且经济。

方法论方面

资金来源

本研究未获得公共部门、商业机构或非营利组织的任何资助。

未引用的参考文献

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CRediT作者贡献声明

蒂姆·巴斯泰克（Tim Bastek）：撰写初稿、可视化处理、验证、软件开发、资源协调、项目管理、方法论设计、数据分析、概念构建。延斯·德内克（Jens Denecke）：撰写与编辑工作。于尔根·施密特（Jürgen Schmidt）：撰写与编辑工作、监督指导。