基于休哈特控制理论和概率神经网络的油气储运设施风险评估与在线预警管理系统及方法

摘要

本发明属于油气安全管理领域，提出了基于休哈特控制理论和概率神经网络的油气储运设施在线预警管理系统及方法；该方法利用创新的大数据处理方法，结合休哈特控制理论和概率神经网络，提供一种油气储运设施风险评估与在线预警系统及方法。采用休哈特控制理论作为从大数据中筛选出异常数据的主要方法，对原有的油气储运过程中预警指标的监控方式进行改良，将统计过程方法与有监督式机器学习理念相结合，对多源流大数据进行处理，在实际操作中对瞬时多维数据进行危险性预测，与应急管理预案对接，准确率较高，模型鲁棒性较好，实现跨地区的防控管理端口前移，利用数据的智能计算驱动管理决策，丰富了预警管理手段，便于及时控制和操作。