基于多源数据融合的海洋平台设备风险预警方法研究

针对海洋平台设备多源数据格式异构、信息冲突导致的预警可靠性难题，中国研究人员提出基于云模型(Cloud Model)和改进证据理论(DS theory)的融合方法，通过Bray-Curtis距离和信息熵动态加权BPA(基本概率分配)，实现传感器监测、巡检记录与专家评估数据的协同分析。案例表明该方法能有效整合定性/定量信息，提升风险预警准确度，相关成果发表于《Ocean Engineering》。

　　

海洋平台设备长期处于高盐、高湿、多变的恶劣环境中，面临着腐蚀、疲劳损伤和极端天气等多重威胁。更严峻的是，这些平台处理着大量易燃易爆的油气物质，一旦设备故障，极易引发火灾、爆炸等灾难性事故。传统的单源数据监测方式往往"管中窥豹"，难以全面捕捉风险全貌。而多源数据融合虽能提供更全面的视角，却面临着数据格式千差万别、定性定量信息混杂、证据间相互冲突等棘手问题。当不同传感器给出的风险信号南辕北辙时，传统的数据融合方法往往会得出令人费解的结果。

为解决这一行业痛点，中国石油大学的研究团队在《Ocean Engineering》发表了一项创新研究。他们巧妙地将云模型理论与改进的证据理论相结合，开发出一套全新的风险预警框架。该研究以渤海海域某油气生产分离器高压事件为案例，证实新方法能显著提升预警的可信度。

研究采用了三项核心技术：首先基于云模型将传感器监测数据、人工巡检记录和专家评估等异构数据统一转化为BPA；其次引入Bray-Curtis距离和信息熵量化证据间的冲突与不确定性，实现证据的动态加权；最后应用Dempster组合规则进行多级数据融合。这种"标准化-加权-融合"的三步走策略，既保留了各数据源的特征，又有效化解了信息冲突。

现场数据采集与分析
研究团队聚焦三类核心数据：实时传感器监测的分离器压力值（定量）、巡检人员记录的设备腐蚀状况（半定量）、以及专家对运行状态的评分（定性）。通过云模型的"逆向发生器"，将这三类数据统一转化为包含期望值E_x、熵E_n和超熵H_e的数字特征，构建起可比的风险表达框架。

基本概率分配生成
针对分离器压力异常这一典型风险，研究定义了五个预警等级：正常、注意、警告、严重和危险。通过云模型算法，将原始数据转化为对应各风险等级的BPA分布。例如某时刻传感器数据显示压力值为1.82MPa，经计算其对各预警等级的隶属度分别为0.15、0.35、0.28、0.18和0.04。

多源数据融合
研究创新性地采用Bray-Curtis距离度量证据间差异，结合信息熵评估证据自身的不确定性。当某次巡检记录与其他证据存在明显冲突时，系统会自动降低其权重。加权后的证据通过Dempster规则逐级融合，最终输出综合风险等级。案例显示，新方法将预警准确率提升至92.7%，较传统方法提高约15%。

这项研究的突破性在于：首次实现了海洋平台设备监测中定性经验与定量数据的有机统一；提出的动态加权机制有效解决了高冲突证据的融合难题；整套方法无需依赖先验概率，更适合现场复杂多变的实际情况。该技术不仅适用于油气分离器，还可推广至管道、储罐等关键设备的风险管理，为构建智能化的海洋平台安全防护体系提供了新思路。