要約：延安ガスフィールドは陝北山地に位置し、ガスパイプライン沿いに地質災害リスクが高く、パイプラインの生産および運用には一定の安全隠れたリスクがあります。リスク予測研究を強化することで、線沿いの高リスクエリアを迅速かつ正確に特定し、パイプラインの予防と軽減に重要な意味があります。そのため、延安ガスフィールド内の子丁-子長パイプラインを研究対象としました。まず、坡高差など11の影響要因に基づいて、災害点の空間分布ルール研究を行い、関連性分析を行いましす。次に、EM-FR（加重頻度比）を使用して災害点属性値を災害リスク貢献率として変換し、低および極低リスクエリアを区分しました。この範囲内で、非災害点を選択して、EM-FR-C5.0DT（加重頻度比-C5.0決定木）、EM-FR-BP（加重頻度比-BPニューラルネットワーク）などの2つの結合モデルを構築し、研究領域のリスクを予測する。最後に、研究領域内で無作為に非災害点を選択し、単一のC5.0DT、BPモデルを構築し、上記の2つの結合モデルとの精度比較分析を行いました。その結果、結合モデルの予測パフォーマンスが単一モデルよりも優れていることが示され、特にEM-FR-C5.0DTモデルが最も優れた効果を発揮しています。研究結果は、低および極低リスクエリア内で非災害点を選択し、構築された結合モデルはモデルの予測精度を著しく向上させることができ、小規模サンプル地質災害リスクモデリングに適しており、延安ガスフィールドのパイプラインリスク研究に一定の示唆を提供できます。

ガスパイプライン; エントロピー法; C5.0決定木; BPニューラルネットワーク; リスク予測