基于深度学习的燃气物联网风险预测

摘" 要：深度学习技术在物联网数据分析领域展现出巨大潜力。针对燃气管网运行安全问题，研究采用长短期记忆网络（LSTM）模型，结合燃气压力、流量、温度等多维传感数据，构建一套燃气物联网风险预测系统。通过对某市燃气管网3年运行数据的分析，建立一个具有90.5%预测准确率的风险评估模型。实验结果表明，该模型能够有效识别管网泄漏、压力异常等潜在风险，提前4～6 h发出预警信号，为燃气企业安全管理提供有力的技术支持。

关键词：深度学习；物联网；燃气管网；风险预测；LSTM

中图分类号：TP391" " " 文献标志码：A" " " " " 文章编号：2095-2945（2025）06-0061-04

Abstract： Deep learning technology has shown great potential in the field of Internet of Things data analysis. In response to the operational safety of the gas pipeline network， the research uses the Long Short-Term Memory Network （LSTM） model to combine multi-dimensional sensing data such as gas pressure， flow rate， and temperature to build a gas IoT risk prediction system. By analyzing the three-year operation data of a city's gas pipeline network， a risk assessment model with a prediction accuracy of 90.5% is established. Experimental results show that the model can effectively identify potential risks such as pipe network leaks and abnormal pressure， issue early warning signals 4-6 hours in advance， and provide strong technical support for the safety management of gas companies.

Keywords： deep learning; Internet of Things; gas pipeline network; risk prediction; LSTM

燃气管网作为城市重要的能源供应设施，其安全运行直接关系到千家万户的生命财产安全。随着物联网技术的快速发展，大量传感设备的部署使得管网运行数据呈现出规模大、维度多、实时性强的特点。传统的统计分析方法难以充分挖掘数据价值，而深度学习凭借其强大的数据处理和模式识别能力，为燃气物联网的风险预测提供了新的研究方向和技术手段。

1" 燃气物联网风险预测系统设计

1.1" 系统总体架构

燃气物联网风险预测系统采用分层设计架构，包含数据层、计算层和应用层3个核心部分。数据层负责采集管网压力、流量、温度等实时数据，通过部署在关键节点的传感器网络将数据传输至中央服务器。计算层基于Hadoop分布式计算框架，结合Storm实时流处理引擎，对海量数据进行并行处理和分析[1]。应用层通过Web服务接口向用户提供风险预警、数据可视化和决策支持功能。系统采用微服务架构设计，各功能模块松耦合、独立部署，提高了系统的可扩展性和维护性。数据安全方面，采用区块链技术确保数据传输和存储的可靠性，建立了完整的数据加密和访问控制机制。系统间通信采用消息队列机制，选用RabbitMQ作为消息中间件，确保数据传输的可靠性和实时性。计算资源调度采用Kubernetes容器编排平台，实现系统的弹性伸缩和故障自愈。数据存储采用混合架构，实时数据使用Redis内存数据库，历史数据存储在分布式数据库集群中。系统监控采用Prometheus+Grafana方案，实现全方位的性能监控和故障诊断。

1.2" 数据采集与预处理

数据采集模块采用分布式数据采集方案，在管网关键节点布设智能传感器阵列。传感器采样频率可根据监测需求动态调整，通常设置为每5 min一次。管网压力传感器精度达到0.1 MPa，温度传感器精度为0.1 ℃，流量计精度控制在1%以内[2]。数据采集节点采用工业级计算设备，支持防爆、防水等特殊环境需求，工作温度范围-40～85 ℃。数据预处理采用多阶段处理策略，包括数据清洗、异常值检测和特征提取3个环节。数据清洗通过移动平均滤波算法消除噪声干扰，滤波函数定义为

式中：y（n）为滤波后的数据；x（n）为原始数据；N为滤波窗口大小。异常值检测采用改进的3σ准则，结合历史数据分布特征识别异常数据点。特征提取阶段计算时间序列的统计特征和频域特征，构建多维特征向量。数据压缩采用分段线性编码算法，压缩比可达到10∶1，同时保证重建误差小于0.5%。

1.3" 风险预警机制设计

风险预警机制基于多层级阈值模型设计，将风险等级分为4个层次：正常、关注、警告和危险。系统实时计算风险指数R来评估当前状态为

式中：wi为各项指标权重；fi为归一化后的指标值。权重系数通过层次分析法确定，综合考虑各指标的重要性和相关性。预警规则采用模糊推理方法，根据历史数据和专家经验构建决策规则库。规则库包含管网压力波动、流量异常、温度变化等多个维度的判断标准。系统采用动态阈值技术，根据时间序列的季节性和周期性特征，自适应调整预警阈值。预警信息通过短信、邮件、移动App等多个渠道推送，确保管理人员能及时获取风险信息。预警机制具备自学习能力，通过反馈机制不断优化预警参数，提高预警准确性。对于高风险预警，系统自动生成应急处置建议，辅助决策人员快速响应。

1.4" 系统性能指标

系统性能评估采用定量和定性相结合的方法，重点关注响应时间、预测准确率、系统可靠性等核心指标。响应时间方面，数据采集到预警输出的端到端延迟控制在2 s以内，满足实时监控要求[3]。数据处理吞吐量达到每秒1 000条记录，单节点并发连接数支持10 000个连接以上。系统采用双机热备份架构，关键组件实现冗余设计，确保系统7×24 h稳定运行。预测准确率通过混淆矩阵评估，对于高风险事件的识别准确率达到90%以上，误报率控制在5%以下。系统可靠性采用平均无故障工作时间（MTBF）衡量，实际运行中MTBF超过5 000 h。平均故障恢复时间（MTTR）小于30 min，年度运行可用性达到99.99%。在资源占用方面，单节点CPU利用率峰值控制在70%以下，内存使用率不超过80%，磁盘IO等待时间平均小于5 ms。系统具备良好的可扩展性，支持横向扩展到100个节点以上。

2" 基于深度学习的风险预测模型

2.1" 问题形式化定义

燃气管网风险预测问题可构建为多维时间序列预测任务。预测对象为管网系统的安全状态，输入数据包括历史观测序列中的压力、流量、温度等多维物理量。观测时间窗口设置为168 h，采样间隔为5 min，构成了2 016个时间步的连续观测序列。每个时间步包含15个基础物理量和35个派生特征，形成50维特征空间。预测目标被离散化为4个风险等级：正常运行、轻度风险、中度风险和严重风险。模型以滑动时间窗口方式进行预测，预测提前量可配置为1～24 h。风险等级判定标准基于行业规范和专家经验设定，结合压力波动幅度、流量变化率等关键指标综合确定。对高风险等级样本采用加权处理机制，提升预警敏感度。该问题定义方式将风险预测转化为可量化的机器学习任务，为深度学习模型的设计提供了明确的优化目标。

2.2" LSTM模型设计

模型采用改进的LSTM网络结构，通过引入注意力机制增强对关键时序特征的捕获能力。LSTM单元的核心计算过程可表示为

式中：ft、it、ot分别为遗忘门、输入门和输出门的激活值；ct为单元状态；ht为隐藏状态。网络结构采用双向LSTM设计，更好地利用上下文信息。模型堆叠了3层LSTM层，中间添加Dropout层防止过拟合。在最后一层LSTM输出上叠加自注意力层，计算不同时间步的权重系数。全连接层采用残差连接设计，缓解梯度消失问题。输出层使用Softmax函数，将模型输出映射到风险等级的概率分布。

2.3" 特征工程与参数优化

特征工程采用多尺度特征提取策略，构建时间、频率和统计3个维度的特征体系。时间域特征包括基础物理量的一阶差分和二阶差分，捕捉变化趋势和加速度特征；频率域特征通过快速傅里叶变换提取频谱特征，识别周期性波动模式；统计特征包括滑动窗口内的均值、标准差、偏度和峰度等统计量，刻画数据分布特征[4]。通过分析特征之间的相关性，剔除冗余特征，最终保留156个有效特征。参数优化采用贝叶斯优化方法，对模型的超参数进行自动调优。优化参数包括LSTM层数（1～5层）、隐藏单元数（64～512个）、学习率（0.000 1～0.01）、Dropout比率（0.1～0.5）等。优化目标设定为验证集上的加权F1分数，权重系数根据风险等级递增配置。优化过程采用高斯过程代理模型，在探索与利用之间取得平衡。通过500轮迭代优化，得到最优参数组合：3层LSTM结构，256个隐藏单元，学习率0.001，Dropout比率0.3。该参数配置在验证集上，实现了92.6%的加权F1分数。

2.4" 模型训练与验证方法

模型训练采用端到端的训练策略，将特征提取过程集成到深度学习框架中。训练数据按7∶2∶1的比例划分为训练集、验证集和测试集，保持时间序列的连续性。为解决类别不平衡问题，采用分层采样方法构建小批量数据，确保每个批次中包含足够的少数类样本[5]。学习率采用余弦退火策略，在训练过程中动态调整。验证方法采用滑动窗口的时序交叉验证，避免信息泄露。验证指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等，特别关注高风险类别的识别性能。模型集成采用时间序列堆叠方法，将多个基础模型的预测结果作为元特征，训练二级模型得到最终预测结果。为提高模型的可解释性，引入SHAP值分析方法，量化不同特征对预测结果的贡献度。通过可视化特征重要性和决策路径，帮助理解模型的预测依据。

3" 实验验证与结果分析

3.1" 实验环境与数据集构建

实验环境采用高性能计算集群，配置Intel Xeon Gold 6248R处理器，主频3.0 GHz，384 GB内存，8张NVIDIA A100 GPU。深度学习框架选用PyTorch 1.10版本，数据处理采用Python 3.8环境。分布式训练基于Horovod框架实现，数据存储使用分布式文件系统HDFS。

实验数据来自某市燃气公司2020—2023年的运行数据，覆盖327个监测点，包含压力、流量、温度3类基础物理量。采样频率为5 min/次，累计采集数据量达到1.2 TB。数据集中包含152次已确认的风险事件，类型涵盖管网泄漏、压力波动、阀门故障等多种情况。按时间顺序将数据划分为训练集（70%）、验证集（20%）和测试集（10%）。数据预处理阶段剔除了3.2%的异常值和缺失值，采用线性插值方法修复短期数据缺失。经过特征工程构建了428维特征向量，应用主成分分析将特征维度降至156维，累积方差贡献率达到95.8%。

3.2" 评价指标与实验方案

评价指标体系从准确性、时效性和稳定性3个维度构建。准确性指标包括精确率（P）、召回率（R）、F1分数和ROC曲线下面积（AUC）。时效性指标关注预警提前量和系统响应时间。稳定性指标包括模型在不同场景下的泛化能力和预测方差。实验采用5折交叉验证方法，每组实验重复执行10次，取平均值作为最终结果。实验方案设计了4组对照实验：传统机器学习方法（RF、SVM、XGBoost）、单层LSTM模型、堆叠LSTM模型和引入注意力机制的改进LSTM模型。基线模型参数通过网格搜索确定。改进模型采用贝叶斯优化方法，搜索空间包含128种参数组合。每组实验设置相同的计算资源配额，训练时间限制为48 h。模型性能评估结果见表1，不同方法的ROC曲线对比如图1所示。

3.3" 预测效果分析

实验结果表明，改进的LSTM模型在各项评价指标上均优于基线方法。在高风险事件预测中，模型达到了93.5%的精确率和91.8%的召回率，F1分数达到92.6%，相比传统方法提升了15.3个百分点。预警提前量方面，模型平均可提前4.2 h发出预警信号，最长提前预警时间达到6.5 h，为应急处置争取了充足时间。模型在不同场景下表现稳定，10次重复实验的标准差仅为0.015，表明模型具有良好的稳定性。在线运行过程中，单次预测平均耗时1.2 s，CPU利用率峰值为65%，内存占用稳定在12 GB左右。特征重要性分析显示，压力波动率、流量变化趋势和温度梯度是影响预测结果的主要因素，累积贡献度达到76.4%。不同风险类型的预测准确率对比见表2。

3.4" 与传统方法对比

实验选取支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和XGBoost作为对比基线，采用相同的数据集和评价指标进行性能对比。传统方法在特征工程阶段使用人工设计的特征，包括时序统计特征、频域特征和专家经验特征。特征降维采用主成分分析方法，保留累积贡献率95%的特征子集。模型评估采用分层抽样的5折交叉验证方法，重复实验10次取平均值。在计算资源消耗方面，改进的LSTM模型单次预测平均耗时1.2 s，GPU显存占用4.8 GB，而传统方法预测耗时0.3～0.5 s，内存占用2～3 GB。预测准确性对比显示，改进LSTM模型在高风险事件预测中表现优异，平均提前预警时间较传统方法提升2.6 h。在泛化能力测试中，使用相邻区域的燃气管网数据进行验证。改进LSTM模型表现出较强的迁移学习能力，准确率下降幅度控制在5%以内。传统方法在迁移场景下性能衰减明显，准确率平均下降15%～20%。长期稳定性测试表明，改进LSTM模型经过3个月持续运行，性能保持稳定，无须频繁重训练，而传统方法需要每月更新模型以维持预测性能。不同方法性能对比见表3。

4" 结论

通过深度学习技术与燃气物联网的深度融合，实现了对燃气管网运行风险的智能预测。研究表明，基于LSTM的深度学习模型在处理多源异构的物联网数据方面具有显著优势，不仅提高了预测准确率，也为风险预警提供了更充足的时间窗口。该研究成果对推进燃气行业的智能化转型具有重要的理论指导意义和实践价值，未来可进一步探索模型的泛化能力和实时性能优化，以适应更复杂的应用场景。

参考文献：

[1] 陈小利，黄戌霞.基于深度学习的物联网故障诊断专家系统算法优化与性能评估[J].九江学院学报（自然科学版），2024，39（2）：76-81.

[2] 刘逸冰，周颉鑫，杨本翼，等.一种基于分布式多源深度学习的智能物联网异常检测模型[J].智能安全，2023，2（4）：47-57.

[3] 雷凯.基于数字化智能环境的物联网资源云调度仿真系统设计[J].长江信息通信，2023，36（12）：57-59，62.

[4] 王安义，王文龙，梁艳.基于深度学习的认知物联网频谱感知算法研究[J].无线电工程，2024，54（3）：679-686.

[5] 吴楠，刘小凡，王旭东，等.基于深度学习的路面状况监控与预测物联网设计[J].移动通信，2023，47（8）：9-15.

第一作者简介：王明龙（2000-），男，硕士研究生。研究方向为计算机技术。