[发明专利]一种基于数据挖掘的在役油管柱腐蚀失效预测系统

摘要

本发明公开了一种基于数据挖掘的在役油管柱腐蚀失效预测系统，包括油管工作环境、训练数据源、油管失效预报器和用户。训练数据源通过连接数据库或者访问arff文件的方式获取训练数据；获取训练数据经过数据预处理形成训练数据集；油管失效预报器调用所需的预测器模型，刷新油管失效预报器中的预测模型；当有新的预测数据输入，油管失效预报器接收数据，调用模型进行预测给出预测结果。油管失效预报器可以调用一个预测器模型给出预测结果，或综合多个预测器模型给出预测结果。本发明能准确预测当前环境对油管腐蚀速率的影响程度，并对其实用寿命进行预测，能大大提高油管柱使用的安全性和降低管柱泄漏事故的发生，节省企业用户成本，避免环境污染。

主权项

一种基于数据挖掘的在役油管柱腐蚀失效预测系统，其特征在于，包括与油管工作环境相关联的训练数据源、油管失效预报器和用户；所述油管工作环境，包括影响油管钢腐蚀的环境因素、材料因素和力学因素；所述训练数据源，通过两种方式获取训练数据：一是通过连接数据库，获取存储在数据库中的数据；二是通过访问arff文件，获取以arff文件形式存储的数据；所述油管失效预报器，参考了Composite模式，为一个刷新预测模型并进行预测，接收用户输入的预测数据调用预测器模型并输出预测结果，与用户交流的界面；所述用户，可以输入预测数据并通过该系统得到准确可信的预测结果；所述训练数据源和用户分别连接油管工作环境和油管失效预报器，油管失效预报器通过训练数据源获取训练数据，经过数据预处理形成训练数据集；然后通过获得的训练数据集调用所需的预测器模型，刷新油管失效预报器中的预测模型；当用户有新的预测数据输入，油管失效预报器接收数据，调用所需预测模型进行预测，并给出预测结果。