【摘 要】
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油气长输管道环焊缝一直以来是管道的薄弱环节，容易发生失效。根据环焊缝开挖数据，对大量环焊缝相关数据进行了预处理，并采用机器学习中的随机森林方法对主要因素进行了分析，建立了环焊缝质量不合格性预测模型，并通过不同算法模型进行了验证。结果表明，构建的模型可以实现环焊缝质量不合格预测。对环焊缝的数据分析和机器学习模型的构建，可以提高环焊缝开挖准确率，节省开挖费用，为后续开挖和修复工作提供技术支持。
【基金项目】
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国家管网北方管道有限责任公司科技研究项目“基于内检测的管道环焊缝综合评价与修复技术研究”（编号：20190301）；
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油气长输管道环焊缝一直以来是管道的薄弱环节，容易发生失效。根据环焊缝开挖数据，对大量环焊缝相关数据进行了预处理，并采用机器学习中的随机森林方法对主要因素进行了分析，建立了环焊缝质量不合格性预测模型，并通过不同算法模型进行了验证。结果表明，构建的模型可以实现环焊缝质量不合格预测。对环焊缝的数据分析和机器学习模型的构建，可以提高环焊缝开挖准确率，节省开挖费用，为后续开挖和修复工作提供技术支持。
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