초록: 연안가스 필드는 산북산지에 위치하며, 가스 파이프라인에 따라 지질 재해 위험이 높고, 파이프라인 생산 및 운영에는 일정한 안전 잠재 위험이 있습니다. 위험 예측 연구를 강화함으로써 라인을 따라 빠르고 정확하게 고위험 지역을 식별하여 파이프라인 방재에 중요한 의미가 있습니다. 이를 위해 연안 가스 필드 내부에 위치한 진징 - 자장 파이프 라인을 연구 대상으로 선정하였습니다. 우선 상승 등 11가지 영향 요인을 통해 재해 지점의 공간 분포 규칙 연구를 진행하여 관련성 분석을 통해 선택하였습다. 둘째로, EM-FR (가중 빈도 비)로 재해 지점 속성 값을 재해 위험 공헌률로 전환시킨 후, 낮은 및 극낮은 위험 지역을 분할해냅입니다. 이 범위에서 비 재해 지점을 선택하여 EM-FR-C5.0DT (가중 빈도 비-C5.0 의사 결정나무), EM-FR-BP (가중 빈도 비-BP 신경망) 및 기타 2가지 결합 모델을 구축하고 연구 지역의 위험을 예측합니다. 마지막으로 연구 지역에서 무작위로 비 재해 지점을 선택하여 단일 C5.0DT, BP 모델을 구축하고 위 2가지 결합 모델과의 정확도 비교 분석을 수행합니다. 결과는 결합 모델의 예측 성능이 단일 모델보다 우수한 것으로 나타났으며, 특히 EM-FR-C5.0DT 모델이 가장 우수한 성과를 보였습니다. 연구 결과는 낮은 및 극낮은 위험 지역 내에서 비 재해 지점을 선택하여 구성된 결합 모델은 모델의 예측 정확도를 현저히 향상시킬 수 있으며 소 샘플 지질 재해 위험성 모델링에 적합하며 연안가스 파이프라인의 위험 연구에 일정 수준의 참고를 제공할 수 있음을 보여줍니다.

가스 파이프라인; 엔트로피 방법; C5.0 의사 결정나무; BP 신경망; 위험 예측