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作者：汪宙峰;李全喜;谢凯宇;蒲朝东;何宸锐;
单位：西南石油大学地球科学与技术学院;重庆市荣冠科技有限公司;油气藏地质及开发工程全国重点试验室;
摘要：近年来排水管网事故频发，因此迫切需要一种客观、高效的风险评估方法。基于此，提出基于堆叠模型的城市地下排水管网风险评估方法，显著提高建模的精度。研究选择管长、坡度等14个特征变量进行建模，将堆叠集成算法与独立机器学习算法的预测性能进行比较，探究排水管网风险的影响因素。结果显示：(1)研究区内4级风险和3级风险排水管段数占比分别为21.23%和21.38%,需要尽快在现场进行处置。(2)堆叠集成算法预测精确度为93.7%,高于随机森林(91%)、决策树(89%)和支持向量机(78%)的预测精确度，比独立机器学习算法的评估性能更好。(3)除了管长、管径等常规属性对排水管网风险有重要影响，沉积、障碍物等因素对排水管网的风险也不容忽视。结果有助于排水管网健康评估，对各类机器学习算法评估管网风险建模具有启示意义。
关键词：安全工程;机器学习;排水管网;风险评估
基金资助：国家重点研发计划项目(2020YFF0414359); 四川省科技计划资助项目(2023YFS0406); 重庆市建设科技计划项目(城科字2023第1-4号); 四川省知识产权高价值专利实施及产业化项目(2022-ZS-00022)
