【摘 要】
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在油气长输管道完整性管理领域引入数据挖掘中的关联规则技术,发现完整性数据中潜在的关联关系,充分发挥数据价值。通过对管道完整性数据关联规则挖掘流程进行研究,对经典Apr
【机 构】
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中国石油管道科技研究中心中国石油天然气集团公司油气储运重点实验室,中国石油管道公司管道处,中国石油北京油气调控中心调度一处
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在油气长输管道完整性管理领域引入数据挖掘中的关联规则技术,发现完整性数据中潜在的关联关系,充分发挥数据价值。通过对管道完整性数据关联规则挖掘流程进行研究,对经典Apriori算法中频繁项集生成效率进行优化,结合中国石油某管道开展完整性管理积累的外检测与内检测数据进行了关联规则挖掘,并对挖掘结果进行分析和解释。挖掘结果表明：通过关联规则技术可以发现管道本体缺陷与周边环境、本体属性数据之间潜在的关联关系。关联规则挖掘方法应用于管道完整性数据分析能够有效减少无兴趣规则的数量,发现潜在的管理重点,为长输管道完整性
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