천연가스관 파이프의 환경 용접 꿰매질 품질상태 진단은 주로 환경 용접 꿰매질 데이터를 수동 분석하여 단계별로 발각 검증하는 방식에 의존하며, 이 방법은 운영 비용이 높을 뿐만 아니라, 정확도와 효율성이 낮아 파이프 안전하고 효율적인 운영 요구를 충족시키지 못합니다. 천연가스 파이프 용접 꿰매질 품질을 예측하기 위해 효율적인 지능형 품질 진단 방법을 사용하여 목표적으로 발굴 재검 검사를 시행함으로써 이번 연구는 용접 파이프 세그먼트의 운영 안전을 보장하기 위한 중요성이 있습니다. 따라서, 천연가스관 환경 용접 꿰매질의 빠른 진단 및 예측을 위해 인공 지능 방법이 구축되었습니다. 모델의 계산 효율성을 높이기 위해 분산 선택 방법과 상관 계수 그림을 사용하여 관련 주요 특성 15개를 선택했습니다. 파이프 세그먼트 길이, 유닛, 맞물림 형태, 스테이션 간 등을 포함합니다. 랜덤 포레스트 방법을 기반으로 천연가스관 환경 용접 꿰매질 품질 지능 진단 모델을 구축했습니다. 베이즈 최적화기를 사용하여 매개 변수 최적화를 수행했습니다. 트레이닝되지 않은 엔지니어링 데이터를 사용하여 모델을 검증하고 지원 벡터 머신, 의사결정 트리 및 K-최근접 이웃 알고리즘과의 성능을 비교했습니다. 결과는 랜덤 포레스트 모델을 사용하여 환경 용접 꿰매질 엔지니어링 데이터의 품질 진단에 높은 정확도가 있고 파이프 세그먼트의 발굴 검색 작업에 이론적 지침을 제공할 수 있음을 보여줍니다.

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