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龙图腾网获悉国家石油天然气管网集团有限公司;国家管网集团西南管道有限责任公司申请的专利一种在役管道环焊缝风险排序方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116070910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310066662.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种在役管道环焊缝风险排序方法、装置、设备及介质是由余东亮;杨川;姚登樽;戴联双;冯庆善;王爱玲;轩恒;苏鑫;王晔;李洪涛设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在役管道环焊缝风险排序方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种在役管道环焊缝风险排序方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取待风险排序焊口的多个风险因素；对于每个所述风险因素，获取所述风险因素对应的权重和所述风险因素在指定属性特征下对应的水平合分值；对于每个所述风险因素，根据所述风险因素的权重和水平合分值，确定所述风险因素的综合风险值；根据各个所述风险因素的综合风险值，实现对管道环焊缝风险的排序。本发明的方法可用于在役输气管道的焊口风险排序，能够指导目前国内环焊缝排查，有效降低开挖量，提高开挖精度。

本发明授权一种在役管道环焊缝风险排序方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种在役管道环焊缝风险排序方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待风险排序焊口的多个风险因素； 对于每个所述风险因素，获取所述风险因素对应的权重和所述风险因素在指定属性特征下对应的水平合分值，所述权重表征了所述风险因素相较于各个所述风险因素的风险程度，所述水平合分值表征了所述风险因素的指定属性特征相较于所述风险因素的各个属性特征的风险程度； 对于每个所述风险因素，根据所述风险因素的权重和水平合分值，确定所述风险因素的综合风险值； 根据各个所述风险因素的综合风险值，实现对管道环焊缝风险的排序； 对于每个所述风险因素，所述获取所述风险因素对应的权重和所述风险因素在指定属性特征下对应的水平合分值，包括： 对于每个所述风险因素，通过预训练的决策树确定所述风险因素的权重，所述决策树中包括多个节点，对于每个节点，每个所述节点表征了一个风险因素和该风险因素的属性特征，每个节点对应该节点对应的风险因素的权重，对于每两个所述节点之间的连线，所述连线表征了两个所述节点之间的关系； 对于每个所述风险因素，通过预先确定的各个所述风险因素与各个风险因素在不同属性特征下对应的水平合分值之间的第一对应关系，确定所述风险因素在指定属性特征下对应的水平合分值对应的水平合分值，各个属性特征包括所述指定属性特征； 所述预训练的决策树通过以下方式建立： S1，将预处理后的多个风险因素构建为训练样本集和测试样本集； S2，根据所述训练样本集进行节点的划分，按照预先设置的每一个层级的每一个节点对应的样本约束条件，确定每个节点对应的数据集D，其中，样本约束条件可基于各个风险因素的属性特征设置； S3，所述样本约束条件还包括基于每个样本的基尼系数确定的条件，在满足S2中的样本约束条件后，对于每个节点，基于基尼系数进行处理，如果基尼系数小于阈值，则返回决策树子树，该节点停止递归； S4,对于每个节点，基于该节点对应的风险因素的属性特征，计算该节点现有的各个风险因素的各个属性特征对数据集D的基尼系数；在计算出来的各个风险因素的各个属性特征对数据集D的基尼系数中，选择基尼系数最小的风险因素A和对应的属性特征a，将基尼系数最小的风险因素A和对应的属性特征a分别作为最优特征和最优特征值，根据所述最优特征和最优特征值，把该节点对应的数据集划分成两部分D1和D2，同时建立该节点的左右节点，作为该节点的两个叶节点，该节点和对应的两个叶节点之间分别具有连线； 根据该节点对应的各个风险因素和每个所述风险因素对应的属性特征，确定所述节点对应的基尼系数；假设该节点对应K个风险因素，第K个风险因素的概率为，即第K个风险因素对应的样本数量占该节点下样本总数量的概率，概率分布的基尼系数，即权重表达式为： 其中，Ginip表示节点对应的权重； S5，通过上述的节点划分方式，得到多个节点，每个节点对应一个数据集，该数据集中包括满足样本约束条件的至少一个风险因素，以及每个风险因素的属性特征；每个节点还对应一个权重，通过所述多个节点、每个节点对应的权重和各个节点之间的连线，建立得到决策树。

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