基于深度學習的燃氣物聯網風險預測

摘" 要：深度學習技術在物聯網數據分析領域展現出巨大潛力。針對燃氣管網運行安全問題，研究采用長短期記憶網絡（LSTM）模型，結合燃氣壓力、流量、溫度等多維傳感數據，構建一套燃氣物聯網風險預測系統。通過對某市燃氣管網3年運行數據的分析，建立一個具有90.5%預測準確率的風險評估模型。實驗結果表明，該模型能夠有效識別管網泄漏、壓力異常等潛在風險，提前4～6 h發出預警信號，為燃氣企業安全管理提供有力的技術支持。

關鍵詞：深度學習；物聯網；燃氣管網；風險預測；LSTM

中圖分類號：TP391" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）06-0061-04

Abstract： Deep learning technology has shown great potential in the field of Internet of Things data analysis. In response to the operational safety of the gas pipeline network， the research uses the Long Short-Term Memory Network （LSTM） model to combine multi-dimensional sensing data such as gas pressure， flow rate， and temperature to build a gas IoT risk prediction system. By analyzing the three-year operation data of a city's gas pipeline network， a risk assessment model with a prediction accuracy of 90.5% is established. Experimental results show that the model can effectively identify potential risks such as pipe network leaks and abnormal pressure， issue early warning signals 4-6 hours in advance， and provide strong technical support for the safety management of gas companies.

Keywords： deep learning; Internet of Things; gas pipeline network; risk prediction; LSTM

燃氣管網作為城市重要的能源供應設施，其安全運行直接關系到千家萬戶的生命財產安全。隨著物聯網技術的快速發展，大量傳感設備的部署使得管網運行數據呈現出規模大、維度多、實時性強的特點。傳統的統計分析方法難以充分挖掘數據價值，而深度學習憑借其強大的數據處理和模式識別能力，為燃氣物聯網的風險預測提供了新的研究方向和技術手段。

1" 燃氣物聯網風險預測系統設計

1.1" 系統總體架構

燃氣物聯網風險預測系統采用分層設計架構，包含數據層、計算層和應用層3個核心部分。數據層負責采集管網壓力、流量、溫度等實時數據，通過部署在關鍵節點的傳感器網絡將數據傳輸至中央服務器。計算層基于Hadoop分布式計算框架，結合Storm實時流處理引擎，對海量數據進行并行處理和分析[1]。應用層通過Web服務接口向用戶提供風險預警、數據可視化和決策支持功能。系統采用微服務架構設計，各功能模塊松耦合、獨立部署，提高了系統的可擴展性和維護性。數據安全方面，采用區塊鏈技術確保數據傳輸和存儲的可靠性，建立了完整的數據加密和訪問控制機制。系統間通信采用消息隊列機制，選用RabbitMQ作為消息中間件，確保數據傳輸的可靠性和實時性。計算資源調度采用Kubernetes容器編排平臺，實現系統的彈性伸縮和故障自愈。數據存儲采用混合架構，實時數據使用Redis內存數據庫，歷史數據存儲在分布式數據庫集群中。系統監控采用Prometheus+Grafana方案，實現全方位的性能監控和故障診斷。

1.2" 數據采集與預處理

數據采集模塊采用分布式數據采集方案，在管網關鍵節點布設智能傳感器陣列。傳感器采樣頻率可根據監測需求動態調整，通常設置為每5 min一次。管網壓力傳感器精度達到0.1 MPa，溫度傳感器精度為0.1 ℃，流量計精度控制在1%以內[2]。數據采集節點采用工業級計算設備，支持防爆、防水等特殊環境需求，工作溫度范圍-40～85 ℃。數據預處理采用多階段處理策略，包括數據清洗、異常值檢測和特征提取3個環節。數據清洗通過移動平均濾波算法消除噪聲干擾，濾波函數定義為

式中：y（n）為濾波后的數據；x（n）為原始數據；N為濾波窗口大小。異常值檢測采用改進的3σ準則，結合歷史數據分布特征識別異常數據點。特征提取階段計算時間序列的統計特征和頻域特征，構建多維特征向量。數據壓縮采用分段線性編碼算法，壓縮比可達到10∶1，同時保證重建誤差小于0.5%。

1.3" 風險預警機制設計

風險預警機制基于多層級閾值模型設計，將風險等級分為4個層次：正常、關注、警告和危險。系統實時計算風險指數R來評估當前狀態為

式中：wi為各項指標權重；fi為歸一化后的指標值。權重系數通過層次分析法確定，綜合考慮各指標的重要性和相關性。預警規則采用模糊推理方法，根據歷史數據和專家經驗構建決策規則庫。規則庫包含管網壓力波動、流量異常、溫度變化等多個維度的判斷標準。系統采用動態閾值技術，根據時間序列的季節性和周期性特征，自適應調整預警閾值。預警信息通過短信、郵件、移動App等多個渠道推送，確保管理人員能及時獲取風險信息。預警機制具備自學習能力，通過反饋機制不斷優化預警參數，提高預警準確性。對于高風險預警，系統自動生成應急處置建議，輔助決策人員快速響應。

1.4" 系統性能指標

系統性能評估采用定量和定性相結合的方法，重點關注響應時間、預測準確率、系統可靠性等核心指標。響應時間方面，數據采集到預警輸出的端到端延遲控制在2 s以內，滿足實時監控要求[3]。數據處理吞吐量達到每秒1 000條記錄，單節點并發連接數支持10 000個連接以上。系統采用雙機熱備份架構，關鍵組件實現冗余設計，確保系統7×24 h穩定運行。預測準確率通過混淆矩陣評估，對于高風險事件的識別準確率達到90%以上，誤報率控制在5%以下。系統可靠性采用平均無故障工作時間（MTBF）衡量，實際運行中MTBF超過5 000 h。平均故障恢復時間（MTTR）小于30 min，年度運行可用性達到99.99%。在資源占用方面，單節點CPU利用率峰值控制在70%以下，內存使用率不超過80%，磁盤IO等待時間平均小于5 ms。系統具備良好的可擴展性，支持橫向擴展到100個節點以上。

2" 基于深度學習的風險預測模型

2.1" 問題形式化定義

燃氣管網風險預測問題可構建為多維時間序列預測任務。預測對象為管網系統的安全狀態，輸入數據包括歷史觀測序列中的壓力、流量、溫度等多維物理量。觀測時間窗口設置為168 h，采樣間隔為5 min，構成了2 016個時間步的連續觀測序列。每個時間步包含15個基礎物理量和35個派生特征，形成50維特征空間。預測目標被離散化為4個風險等級：正常運行、輕度風險、中度風險和嚴重風險。模型以滑動時間窗口方式進行預測，預測提前量可配置為1～24 h。風險等級判定標準基于行業規范和專家經驗設定，結合壓力波動幅度、流量變化率等關鍵指標綜合確定。對高風險等級樣本采用加權處理機制，提升預警敏感度。該問題定義方式將風險預測轉化為可量化的機器學習任務，為深度學習模型的設計提供了明確的優化目標。

2.2" LSTM模型設計

模型采用改進的LSTM網絡結構，通過引入注意力機制增強對關鍵時序特征的捕獲能力。LSTM單元的核心計算過程可表示為

式中：ft、it、ot分別為遺忘門、輸入門和輸出門的激活值；ct為單元狀態；ht為隱藏狀態。網絡結構采用雙向LSTM設計，更好地利用上下文信息。模型堆疊了3層LSTM層，中間添加Dropout層防止過擬合。在最后一層LSTM輸出上疊加自注意力層，計算不同時間步的權重系數。全連接層采用殘差連接設計，緩解梯度消失問題。輸出層使用Softmax函數，將模型輸出映射到風險等級的概率分布。

2.3" 特征工程與參數優化

特征工程采用多尺度特征提取策略，構建時間、頻率和統計3個維度的特征體系。時間域特征包括基礎物理量的一階差分和二階差分，捕捉變化趨勢和加速度特征；頻率域特征通過快速傅里葉變換提取頻譜特征，識別周期性波動模式；統計特征包括滑動窗口內的均值、標準差、偏度和峰度等統計量，刻畫數據分布特征[4]。通過分析特征之間的相關性，剔除冗余特征，最終保留156個有效特征。參數優化采用貝葉斯優化方法，對模型的超參數進行自動調優。優化參數包括LSTM層數（1～5層）、隱藏單元數（64～512個）、學習率（0.000 1～0.01）、Dropout比率（0.1～0.5）等。優化目標設定為驗證集上的加權F1分數，權重系數根據風險等級遞增配置。優化過程采用高斯過程代理模型，在探索與利用之間取得平衡。通過500輪迭代優化，得到最優參數組合：3層LSTM結構，256個隱藏單元，學習率0.001，Dropout比率0.3。該參數配置在驗證集上，實現了92.6%的加權F1分數。

2.4" 模型訓練與驗證方法

模型訓練采用端到端的訓練策略，將特征提取過程集成到深度學習框架中。訓練數據按7∶2∶1的比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，保持時間序列的連續性。為解決類別不平衡問題，采用分層采樣方法構建小批量數據，確保每個批次中包含足夠的少數類樣本[5]。學習率采用余弦退火策略，在訓練過程中動態調整。驗證方法采用滑動窗口的時序交叉驗證，避免信息泄露。驗證指標包括準確率、精確率、召回率和F1分數等，特別關注高風險類別的識別性能。模型集成采用時間序列堆疊方法，將多個基礎模型的預測結果作為元特征，訓練二級模型得到最終預測結果。為提高模型的可解釋性，引入SHAP值分析方法，量化不同特征對預測結果的貢獻度。通過可視化特征重要性和決策路徑，幫助理解模型的預測依據。

3" 實驗驗證與結果分析

3.1" 實驗環境與數據集構建

實驗環境采用高性能計算集群，配置Intel Xeon Gold 6248R處理器，主頻3.0 GHz，384 GB內存，8張NVIDIA A100 GPU。深度學習框架選用PyTorch 1.10版本，數據處理采用Python 3.8環境。分布式訓練基于Horovod框架實現，數據存儲使用分布式文件系統HDFS。

實驗數據來自某市燃氣公司2020—2023年的運行數據，覆蓋327個監測點，包含壓力、流量、溫度3類基礎物理量。采樣頻率為5 min/次，累計采集數據量達到1.2 TB。數據集中包含152次已確認的風險事件，類型涵蓋管網泄漏、壓力波動、閥門故障等多種情況。按時間順序將數據劃分為訓練集（70%）、驗證集（20%）和測試集（10%）。數據預處理階段剔除了3.2%的異常值和缺失值，采用線性插值方法修復短期數據缺失。經過特征工程構建了428維特征向量，應用主成分分析將特征維度降至156維，累積方差貢獻率達到95.8%。

3.2" 評價指標與實驗方案

評價指標體系從準確性、時效性和穩定性3個維度構建。準確性指標包括精確率（P）、召回率（R）、F1分數和ROC曲線下面積（AUC）。時效性指標關注預警提前量和系統響應時間。穩定性指標包括模型在不同場景下的泛化能力和預測方差。實驗采用5折交叉驗證方法，每組實驗重復執行10次，取平均值作為最終結果。實驗方案設計了4組對照實驗：傳統機器學習方法（RF、SVM、XGBoost）、單層LSTM模型、堆疊LSTM模型和引入注意力機制的改進LSTM模型。基線模型參數通過網格搜索確定。改進模型采用貝葉斯優化方法，搜索空間包含128種參數組合。每組實驗設置相同的計算資源配額，訓練時間限制為48 h。模型性能評估結果見表1，不同方法的ROC曲線對比如圖1所示。

3.3" 預測效果分析

實驗結果表明，改進的LSTM模型在各項評價指標上均優于基線方法。在高風險事件預測中，模型達到了93.5%的精確率和91.8%的召回率，F1分數達到92.6%，相比傳統方法提升了15.3個百分點。預警提前量方面，模型平均可提前4.2 h發出預警信號，最長提前預警時間達到6.5 h，為應急處置爭取了充足時間。模型在不同場景下表現穩定，10次重復實驗的標準差僅為0.015，表明模型具有良好的穩定性。在線運行過程中，單次預測平均耗時1.2 s，CPU利用率峰值為65%，內存占用穩定在12 GB左右。特征重要性分析顯示，壓力波動率、流量變化趨勢和溫度梯度是影響預測結果的主要因素，累積貢獻度達到76.4%。不同風險類型的預測準確率對比見表2。

3.4" 與傳統方法對比

實驗選取支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）和XGBoost作為對比基線，采用相同的數據集和評價指標進行性能對比。傳統方法在特征工程階段使用人工設計的特征，包括時序統計特征、頻域特征和專家經驗特征。特征降維采用主成分分析方法，保留累積貢獻率95%的特征子集。模型評估采用分層抽樣的5折交叉驗證方法，重復實驗10次取平均值。在計算資源消耗方面，改進的LSTM模型單次預測平均耗時1.2 s，GPU顯存占用4.8 GB，而傳統方法預測耗時0.3～0.5 s，內存占用2～3 GB。預測準確性對比顯示，改進LSTM模型在高風險事件預測中表現優異，平均提前預警時間較傳統方法提升2.6 h。在泛化能力測試中，使用相鄰區域的燃氣管網數據進行驗證。改進LSTM模型表現出較強的遷移學習能力，準確率下降幅度控制在5%以內。傳統方法在遷移場景下性能衰減明顯，準確率平均下降15%～20%。長期穩定性測試表明，改進LSTM模型經過3個月持續運行，性能保持穩定，無須頻繁重訓練，而傳統方法需要每月更新模型以維持預測性能。不同方法性能對比見表3。

4" 結論

通過深度學習技術與燃氣物聯網的深度融合，實現了對燃氣管網運行風險的智能預測。研究表明，基于LSTM的深度學習模型在處理多源異構的物聯網數據方面具有顯著優勢，不僅提高了預測準確率，也為風險預警提供了更充足的時間窗口。該研究成果對推進燃氣行業的智能化轉型具有重要的理論指導意義和實踐價值，未來可進一步探索模型的泛化能力和實時性能優化，以適應更復雜的應用場景。

參考文獻：

[1] 陳小利，黃戌霞.基于深度學習的物聯網故障診斷專家系統算法優化與性能評估[J].九江學院學報（自然科學版），2024，39（2）：76-81.

[2] 劉逸冰，周頡鑫，楊本翼，等.一種基于分布式多源深度學習的智能物聯網異常檢測模型[J].智能安全，2023，2（4）：47-57.

[3] 雷凱.基于數字化智能環境的物聯網資源云調度仿真系統設計[J].長江信息通信，2023，36（12）：57-59，62.

[4] 王安義，王文龍，梁艷.基于深度學習的認知物聯網頻譜感知算法研究[J].無線電工程，2024，54（3）：679-686.

[5] 吳楠，劉小凡，王旭東，等.基于深度學習的路面狀況監控與預測物聯網設計[J].移動通信，2023，47（8）：9-15.

第一作者簡介：王明龍（2000-），男，碩士研究生。研究方向為計算機技術。