Résumé : Le champ gazier de Yan'an est situé dans la région montagneuse du Shaanbei. Le risque de catastrophes géologiques le long des gazoducs est élevé, et il existe des dangers sécuritaires dans l'exploitation et la production des gazoducs. En renforçant l'étude de prévision des risques, il est possibie d'identifier rapidement et précisément les zones à hauts risques le long des gazoducs, ce qui est crucial pour la prévention et l'atténuation des catastrophes géologiques sur les gazoducs. Pour cela, la principale ligne de gazoduc pour le transport du gaz naturel du village de Lien à Zhichang, dans le champ gazier de Yan'an, a été choisie comme objet d'étude. Tout d'abord, grâce à une analyse de corrélation, onze facteurs d'influence ont été sélectionnés, et la distribution spatiale des zones de catastrophe a été étudiée étape par étape. Ensuite, en utilisant la méthode du rapport de fréquence pondérée, les valeurs attributives des zones de catastrophe ont été converties en valeurs EM-FR (fréquence pondérée), reflétant les taux de contribution de risque de catastrophe. Ensuite, une zone à risque faible et très faible a été définie, et des zones non-catastrophiques ont été sélectionnées à l'intérieur de cette zone, sur la base de laquelle un modèle conjoint EM-FR-C5.0DT (fréquence pondérée - arbre de décision C5.0) et EM-FR-BP (fréquence pondérée - réseau neuronal BP), ainsi qu'une prévision du risque de la zone d'étude ont été construits. Enfin, des zones non-catastrophiques ont été sélectionnées au hasard dans la zone d'étude, pour construire un modèle unique C5.0DT, BP, et une analyse comparative de précision a été menée avec les deux modèles conjoints mentionnés. Les résultats ont montré que le modèle conjoint est supérieur au modèle unique, parmi lesquels le modèle EM-FR-C5.0DT présente les meilleurs résultats. Les résultats de l'étude montrent que le choix de modèles conjoints en utilisant des zones non-catastrophiques à l'intérieur de zone à risque faible et très faible peut sensiblement améliorer la précision de la prédiction des modèles, et est plus approprié pour modéliser le risque de catastrophes géologiques à petite échelle, et peut servir de guide important pour l'étude du risque des gazoducs dans le champ gazier de Yan'an.

gazoduc; méthode d'entropie; arbre de décision C5.0; réseau neuronal BP; prévision du risque