摘要
本申请涉及管道监测技术领域，公开了基于风险预测模型的石油管道爆管预警方法，包括以下步骤：采集石油管道沿线多模态运行状态数据；构建统一的时空张量模型；对张量进行动态分解以提取潜在风险因子；基于风险因子采用量子启发优化算法对预测模型的超参数进行优化；通过迁移学习和联邦学习机制进行模型的本地训练与全局参数聚合；利用全局模型输出管道风险评分，并与预设阈值进行比对判断是否触发爆管预警；根据实时数据与预警结果动态更新模型结构与参数。本发明通过构建多模态时空张量并引入动态张量分解技术，成功实现对高维石油管道监测数据的结构化建模与关键因子的实时提取，增强了模型对时序突变与空间异常的感知能力。
