油气管道完整性管理历来是一个数据积累量庞大的领域,近年来大数据技术的兴起给管道完整性评价技术提供了新的发展思路。多维度的管线数据类型、多年的历史数据样本累积、明晰的问题定义为油气管线寿命分析提供了绝佳的大数据分析场景。本文基于模式识别与机器学习某些相关方法系统性地开展了一系列研究工作,探究大数据在油气田地面管线检测领域的应用模式。主要包含以下几个方面:首先,本文针对油气田地面管线寿命分析与大数据相关的关键技术进行了系统性研究。阐述了管道完整性数据采集技术以及管理模式,研究了课题涉及的机器学习和模式识别算法,其中包括了集成学习方法中的Boosting和Bagging算法。同时,本文针对下一代油气管道大数据系统架构,也做了大数据架构的流批统一和趋于一体化的研究。其次,本文对采集到的数据进行了数据质量评估,针对管道各类缺陷特征进行描述,在此基础上建立了一系列管道寿命分析模型。建立的模型包括单一模型(多元线性回归、最小风险贝叶斯决策方法、多分类非线性SVM、BP神经网络)和集成模型(梯度提升树、随机森林)。本文从理论推导、算法设计、模型训练和结果评估系统地建立了模型,给出了关键算法步骤,准确预测出管道检测年限。从结果来看,单一模型中基于朴素贝叶斯的最小风险决策模型表现最优,准确率为91.86%,集成模型中梯度提升树准确率略优于随机森林,两者均表现出良好的性能,准确率达到了99.7%。对比来看,集成学习方法对数据集内部的拟合能力远高于一般的模式识别方法,为工程应用中算法模型的选型提供了思路。最后,本文设计了数据清洗、分布式学习和实时查询一体化的大数据架构。将各类数据从外部数据源导入大数据系统中,实现数据对齐与清洗,支撑外部数据源与大数据平台之间的数据交互,服务于后续的分布式计算、分析和查询过程。