作者：郑晓蒙
基于SVM的C02驱油藏输油管道脆弱性评价研究内容简介：
将脆弱性分为5个等级并确定各级脆弱性的取值范围。深入分析脆弱性要素，从致灾因子、承灾体和灾害响应3个方面建立脆弱性评价指标体系，并确定各等级脆弱性对应的指标范围。利用MATLAB R2013a的SVM回归方法，构建脆弱性评价模型并进行实例应用。结果表明：模型训练的输出与期望输出拟合较好，均方误差为9. 98052×10。；训练好的SVM模型具有较强的泛化能力和较高的准确性，其对检验样本脆弱性进行预测的最大相对误差为0. 027。利用模型得到研究区域某输油管道的脆弱性值为0. 381，其脆弱性程度为不太脆弱。
长期大量注水开发使我国已开发油田总体上进入高含水、高采出程度阶段，水驱越来越不能满足我国日益增加的石油需求，C02驱油具有显著提高采收率、成本低等优势，同时还能改善我国C07排量在世界上“领先”的现状，已成为我国剩余油开发的重要手段。输油管道是油田的命脉，其失效将导致整个系统的瘫痪，并对生命、财产、环境等带来灾难性的后果。据国内外对油气管道抢修原因统计，腐蚀、操作缺陷等是管道失效、发生泄漏事故的主要威胁，而C02驱油的实施使油井采出液携带大量C02，大大加剧了采出液的腐蚀性，况且，由于员工技术生疏、缺乏经验，误操作、管理不当等问题时有发生。可见，C02驱油项目的实施给输油管道带来了严峻考验，在生产过程中对其进行安全性评估，准确识别薄弱环节并采取针对性措施进行事前预防，对管道的安全运营具有特殊重要性和现实迫切性。
目前对油气管道安全性的研究和提高主要从借助相关专业知识分析事故致因、总结经验教训方面人手，即在系统风险评估的基础上进行，难以揭示事故发生，演变及因素影响机理。脆弱性强调系统对内外扰动的敏感程度及系统固有的应对能力，是事故发生与演变的本质原因，对其进行辨识、评估和控制能够指导企业明确系统薄弱点，在事故发生前采取针对性措施将风险控制在可接受范围内，不仅能提高事故预防及应急管理鲁棒性，而且能通过合理配置资源节省安全投入。脆弱性概念已成为自然、社会、人一环境耦合三类系统中诸多领域的热点问题和重要分析工具，并在概念、评价方法、分析框架上日趋完善，已发展成为分析人地相互作用、区域可持续发展的基础性科学知识体系，并在生态、自然灾害、地下水、金融、计算机、电力等领域广泛应用，然而关于输油管道脆弱性的研究却几乎是空白。随着C0驱油技术的推广，输油管道所受威胁大大加剧、相应敏感性随之增强，应对内外干扰的能力受到严峻挑战。因此，本文在C02驱油藏输油管道安全性问题中引入脆弱性概念，并对其评价方法进行尝试性探讨，初步构建脆弱性评价指标体系，继而采用支持向量机( support vector machine，SVM)的回归功能对脆弱性进行量化，并对国内某C02驱油藏输油管道的脆弱性进行评价，以期提高系统本质安全性与灾害防控水平．为制定科学合理的防范措施提供依据。
1 c02驱油藏输油管道脆弱性的概念
各领域对脆弱性概念的界定存在一定差异，但都包含“不稳定性”、“敏感性”、“易损性”3个方面的含义，一些学者还将"恢复力”归于脆弱性的研究范畴。国外学者主要针对地震灾害对埋地管道脆弱性的概念、组成和评估进行了研究。赵东风首先定义了油气管道脆弱性，但他将脆弱性因素归结于客体（油气管道）本身，具有很大局限性。黄亮亮将油气管道脆弱性因素拓展到管道及沿线区域的安全、经济、自然环境等多个方面，从管道系统本身、承灾体和应对能力3个方面进行了更为全面的脆弱性分析。C02驱油藏输油管道的特殊性使其脆弱性因素存在一定差异，本文认为其脆弱性是由致灾因子危险性、承灾体脆弱性以及灾害响应能力共同决定的。
在致灾因子方面，技术水平、经济社会、自然环境等的制约使输油管道自身具有不稳定性，对内外界扰动（腐蚀、第三方破坏、误操作等）比较敏感，故容易发生固有属性的改变。
在承灾体方面，输油管道的输送介质有易燃易爆、强腐蚀性、有毒等特点，其失效导致的事故将对区域承灾体（人、经济、社会等）表现出一定程度的损失或损害，这种后果的严重程度与区域人口密度以及经济、社会发展状况有关。
在灾害响应方面，完善的应急系统和强大的政府执行力不仅能在事故发生后大大降低事故损失，还能从一定程度上弥补输油管道自身的缺陷，政府监测、监管也有助于管理的改善和设备可靠性的高。
基于上述分析，笔者将C02驱油藏输油管道脆性定义为：输油管道自身存在不稳定性，在面临、外部扰动时，由于经济、技术水平、社会、自然环等因素的限制或作用，在致灾因子、承灾体和灾害应方面所表现出的敏感性和固有应对能力。
2 SVM脆弱性评价模型
在评价方法方面，脆弱性评价与风险评价类似，经历了从定性、半定量到定量的发展过程。脆弱定量化始于Ezell( 2000)的基础设施风险评价模(I- RAM)，此后针对其忽略系统大小、复杂程、组成元素数目的问题，Ezell提出基础设施脆性评估模型(I - VAM)，将供水系统划分成若干节，选取威慑、延迟、检测和响应4个指标评估各节脆弱性，并将各环节与相应权重乘积累加作为统脆弱性值。该方法选取评价因子和量化脆弱性方法简单易行，并对其他基础设施脆弱性研究具指导意义，已有研究参考I - VAM模型对油气管道脆弱性进行量，但其考虑的脆弱性影响因素不够全面，对脆弱性的量化方法也具有较强主观性。分析发现，通常的脆弱性评估方法计算大量权值的过程繁琐、主观性强、可操作性差，缺乏统一标准衡量权值的有效性，且模型一旦建立则不能动态的改变，缺乏自适应能力。
输油管道脆弱性的众多影响因素之间是一种复杂的非线性耦合关系，这就对脆弱性的准确识别造成了很大困难。SVM是一种在经验风险最小化基础上采用结构风险最小化的新型机器学习技术，能够避免神经网络结构与参数选择的困难，并克服其易陷入局部最优、过拟合等缺陷，在解决现实生活中的小样本、非线性、高维数、局部极值等问题上更具优势，在国际上已成为机器学习领域研究的热点。SVM的模式识别、回归估计等功能已被广泛应用于生态环境、交通、煤矿等诸多领域的安全性综合评价与预测，然而在埋地管道脆弱性方面的应用尚为空白。因此，本文选用SVM回归方法对输油管道脆弱性进行量化，模型的构架如图1所示。
3 评价指标体系的构建与脆弱性等级的划分
本文参考国内学者对埋地管道脆弱性的研一，结合我国C02驱油藏输油管道的自身特点及弱性概念，对脆弱性等级划分和评价指标体系构建进行了尝试性探讨。本文将脆弱性程度由低到高分为I -Vs个等级，并确定了各级脆弱性的取值范围，见表1；
根据指标体系构建的科学性、合理性、不交叉、指标易于获取等原则，经过脆弱性影响因素分析、理论预选、咨询领域专家( subject - matterexpert，SME)、实地调查等过程，构建了一个五层评价指标俸系，并根据各指标的含义和现场实际情确定了各等级脆弱性对应的指标范围，见表2，指标内容及其评判依据不再一一赘述。
笔者选取河南某C02驱油藏的一条重要外输干线作为评估对象。该线于2011年5月更换投产，总长合计6900m，管线材质为20C号钢，规格为①273×7，设计压力和工作压力分别为2.8MPa、1. 6MPa，内、外防腐材料分别为水泥砂浆和沥泡沥，有配套完善阀组6套；该管线沿线区域多为农田，交通量较大，人员活动较频繁。自2013年8月以来，该区针对C02腐蚀造成的频繁茅孔等问题采取了一系列综合治理措施，获得了一定效果。该区具有较完善的GIS、数据与监控系统以及应急救援体系，操作人员文化均在技校及以上，常规技能和安全培训情况均国家规定，但考虑到C02驱工艺特殊性的专项略显不足。笔者通过实地调研、咨询专家、发布问卷等方式确定了该区域各指标的评价值，为写方便，将其列于表2中。
4 SVM 模型的建立与实例应用
1）调用MATLAB中的unifmd函数，在各级脆对应的指标取值范围内生成10组均匀分布的随机作为为输入样本，令各输入样本对应的输出值相应脆弱性等级范围的中间值，即I-V级脆弱输出值分别取0.1，0.3，0.5，0.7，0.9，由此形成组样本。从中选取15个来检验训练好的SVM评价未知样本的能力。为体现检验样本选取的性，在模型训练前采用randperm函数对样本进随机排序，令排序后前85个样本构成训练集，剩样本构成或检验集。
2）由于各样本输人数据的物理意义、量纲及数不同，出于方便数据处理、减小取舍误差等方面考虑，训练前对样本数据进行归一化，使其处于之间，本文用mapmmmax函数实现，其原理某个输入样本序列
，令
归一化后的值为
，分别表示该序列的最小、最大值，则归一化式1进行，本文用mapminmax函数实现：
3）采用径向基核函数，首先通过交叉验证dation，CV)法搜索模型的最优参数，得到参数C =1500，核函数参数g=0. 01。然后用训是对SVM模型进行训练，用得到的模型对检验集脆弱性值预测。由图2所示的SVM模型训练可以看出，模型圳练的输出与期望输出拟合效果，均方误差( Mean Squared Error，MSE)仅有9．*10-7，说明本文的SVM脆弱性评价模型具较强的辨识能力，拟合稳定。图3和图4分别为模型对检验样本的预测图及其相对误差图，最大相对误差为0. 027，总误差为0.0512，可见训练好的SVM模型能够较好的用于评价未知样本，具有较强的泛化能力和评价的准确性。
4)应用本文的SVM模型进行脆弱性评价。对待评价对象的脆弱性指标值依式(1)做归一化处理，代入训练好的SVM模型，得到其脆弱性评价值为0. 381，根据表1可以判定其脆弱性等级为Ⅱ级，脆弱性程度属于不太脆弱。
5)在确定输出值时本文首先采用了与产生输入样本相同的方法，即在相应脆弱性等级范围内生成相同数量的随机数，但发现这种情况下模型训练的误差较大，训练好的模型对检验样本脆弱性进行预测的误差也较大。分析其原因，笔者认为，由于输入样本的随机性，与其对应的脆弱性值应该处于相应等级范围的中间水平，而不是在该范围内随机产生，于是本文令各输入样本对应的输出值取相应脆弱性等级范围的中间值，并取得了较好的结果，而且通过将各级脆弱性输出值在各自范围内等量的增加或减少发现：输出值的选取越接近脆弱性等级范围的中间值，训练误差越小。
5 结论
1)本文在C02驱油藏输油管道的安全管理中引入脆弱性概念，从致灾因子危险性、承灾体脆弱性以及灾害响应能力3个方面初步建立了具有5个层次、涵盖37个指标的脆弱性指标体系，保证了脆弱性因素的全面性以及评价结果的综合性。
2)通过交叉验证法对SVM模型参数进行优化，建立了C02驱油藏输油管道脆弱性评价的SVM模型；模型训练的输出与期望输出拟合效果较好，训练好的SVM模型能够较好的用于评价未知样本，具有较强的泛化能力和准确性，可方便的用于评价新的样本并简化再次评价的过程，相比于传统评价方法更加科学客观、适于推广。
3)本文提出的脆弱性概念及其评价技术为C02驱油藏输油管道安全性研究提供了新思路，对我国C02驱项目的安全管理有较强的指导意义。
4)随着人们安全意识的提高，不同脆弱性等级对应的指标范围还有待改进，不同训练样本数量以及不同的模型输出值对SVM模型评价精度的影响。
6评述：C02驱油在全国范围内的广泛开展导致内外扰动对输油管道的威胁大大增加，为指导企业发现输油管道的薄弱点从而预防事故发生，提出C02驱油藏输油管道脆弱性概念及研究思路。
