申请/专利权人：中国石油天然气集团有限公司;中国石油天然气集团公司管材研究所

申请日：2021-01-04

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN112801137B

主分类号：G06F18/23213

分类号：G06F18/23213;G06Q10/0639;G06Q50/06;G06F16/245

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2021.06.01#实质审查的生效;2021.05.14#公开

摘要：本发明公开了一种基于大数据的石油输送管材质量动态评价方法及系统，评价方法，包括以下步骤：建立石油输送管材的历史检测数据库和失效数据库，处理得到数据矩阵；对数据矩阵通过K‑means聚类分析，计算得到历史检测数据库的聚类簇中心ak和失效数据库的聚类簇中心bi；并得到ai与bi的距离ax，对ax按照大小进行排序得到k个聚类簇中心的等级排序；对于待评价石油输送管道检测结果计算其与ax距离，距离最小对应的聚类簇中心的等级为该的质量评级。本发明评价方法便于对厂家生产的产品进行比较，以优选出质量好的产品，提高产品使用安全性，控制风险，提高质检机构数据可信度。

主权项：1.一种基于大数据的石油输送管材质量动态评价方法，其特征在于，包括以下步骤：建立石油输送管材的历史检测数据库和失效数据库，处理得到数据矩阵；通过K-means聚类分析，计算得到历史检测数据库的k个聚类簇中心a1,a2,a3,a4,…,ak；通过K-means聚类分析，计算得到失效数据库的l个聚类簇中心b1,b2,b3,b4,…,bl；通过计算，x=1,2,3,…,k；其中为ax与bi的距离，对按照大小进行排序，即得到k个聚类簇中心的等级排序；对于待评价石油输送管道检测结果，计算其与ax距离，x=1,2,3,…,k，距离最小对应的聚类簇中心的等级为该的质量评级；K-means聚类分析具体步骤为：设置管材历史检测数据库Kb簇的个数k，设置值为3~8，计算误差平方和SSE（k）； 式中，SSE（k）为簇为k时的误差平方和，为历史检测数据库中的检测数据行，表示为一个数据点；mx为Kb中k个簇的中心；随着k的增大，误差平方和SSE（k）会逐渐减小，当k逼近真实簇数时，再增加k，聚合程度回报会迅速减小；误差平方和SSE（k）的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，下降幅度的拐点即为真实簇数ksj；即得到管材k个质量等级，以及对应的簇中心a1,a2,a3,a4,…,ak；采用同样的方式得到l个失效等级以及对应的簇中心b1,b2,b3,b4,…,bl。

全文数据：

权利要求：

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