燃气是城市生活中重要的能源,而燃气管线作为输送和分配燃气的载体,更是起着不可或缺的作用。由于燃气具有易燃、易爆、有毒的特点,所以燃气管线事故如果发生的话,将产生严重的后果,对人们的生命财产、经济和社会都有着重要的影响,因此燃气风险评估具有重要的意义。而现存的评估技术,大多数以定性或者半定性的方法为主,依赖专家的评判,考虑的因素不够细致,缺少了准确性和客观性。因此,准确量化的风险评估方案以及合理、高效、严格的风险评估管理系统的建设是亟待解决的问题。鉴于以上的问题,本文通过调研和分析现有的风险评估方案,并结合某燃气公司提供的大量数据,采用机器学习的方法,细化风险因素,提出了基于管线隐患点的风险评估方法,从燃气管线的失效概率等级和失效后果两方面考虑,在失效概率方面对大量数据进行分析,使用了机器学习中的随机森林算法,并针对燃气风险数据不平衡的特点对算法进行改进,引入了代价敏感学习的思想,将对燃气风险失效后的弥补代价和伤害代价加入误分类代价的考虑,并根据基分类器的表现进行加权投票。在失效后果方面,量化燃气爆炸对人体的伤害程度,并且圈选附近受影响范围内的建筑物,对建筑物的人口数量进行分析,细化了影响范围,使得风险评估的结果更加准确。根据上述方法,本文设计并实现了燃气管线隐患点风险评估系统,对系统的各个模块进行了详细的需求分析和功能设计,基于ArcGIS的二次开发能力对系统核心功能进行开发,使用ReactJS与NodeJS结合的方式进行其他功能的开发实现,并对系统进行了功能和性能的测试,通过多方面的测试证明了本系统的可用性、通用性和实用性。该系统不仅对风险进行更准确的评估,而且也对风险管理的后续流程进行了规范化的管理,保证了燃气管线的安全运行,对于管理和维护燃气资源具有重要意义。