管道风险评估是管道完整性理论中的一个核心内容,针对复杂环境下油田管道会面临腐蚀、制管缺陷、误操作和第三方破坏等风险因素,采用传统风险评估方法所建立的管道风险模型具有难度大、耗时长等问题,且评估过程过于依赖专家知识经验,导致评估结果往往存在严重的偏差。为了解决上述问题,本文提出一种基于贝叶斯网络的油田管道风险评估方法,通过研究贝叶斯网络结构以及参数的确定方法试图解决油田管道风险评估面临的精度问题。首先,针对传统贝叶斯网络结构学习方法存在的准确性问题,本文提出一种基于事故树分析法的贝叶斯网络结构确定方法。即利用事故树辨识出管道可能存在的风险因素并建立管道事故树模型,采用事故树与贝叶斯网络的映射算法完成管道风险贝叶斯网络模型结构的确定。考虑到所构建的模型中存在冗余节点增加网络复杂度且影响评估精度,本文提出一种基于遗传算法的网络节点属性约简方法。在适应度函数中,引入决策属性对条件属性的依赖度,使算法既能保证全局寻优的特性又具有加强局部搜索的能力,旨在降低模型结构的复杂度,以此获得简洁、准确的网络结构。其次,针对贝叶斯网络参数由专家知识经验确定所导致的主观性、静态性问题以及传统参数学习方法面临的效率问题,提出一种基于遗传算法的贝叶斯网络参数学习方法。算法中通过构建每个网络拓扑结构的似然函数并将其作为适应度函数,从而输出最优网络参数,完成条件概率表的构造。考虑到网络参数节点存在一定的相关性,不满足贝叶斯网络所要求的条件独立性假设,本文提出一种基于灰色关联分析法的参数加权方法。通过计算参数节点间的相关性确定指标权重,以加权的方式改进贝叶斯网络概率推理公式,并对已构建的条件概率表进行权重分配,旨在弱化参数节点之间的相关性,以此满足条件独立性假设。最后,将本文所提出的管道风险评估方法应用于实际油田管道风险评估问题,采用贝叶斯网络仿真软件Ge NIe进行油田管道失效概率的计算,获得失效概率值,同时利用贝叶斯网络的逆推理和证据更新能力对每个风险因素进行分析并得到影响管道发生失效的致因链。实验证明:本文所提出的管道风险评估方法在精度上得到了显著地提升。