【摘 要】
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长距离管道运输是各个国家运输石油的主要方式,全球各国管道总长度已接近350万公里,所以保障管道运输的安全对各个国家有着重要意义。然而管道年久失修、自然环境变迁以及人为破坏等都会导致管道泄漏的发生,所以管道泄漏检测就对管道系统的维护起到了关键作用。本文主要利用负压波法对输油管道泄漏检测展开研究,虽然常规机器学习等负压波泄漏检测方法已经取得了较多的研究成果,但进一步提高泄漏检测的准确率、降低误报率,仍
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长距离管道运输是各个国家运输石油的主要方式,全球各国管道总长度已接近350万公里,所以保障管道运输的安全对各个国家有着重要意义。然而管道年久失修、自然环境变迁以及人为破坏等都会导致管道泄漏的发生,所以管道泄漏检测就对管道系统的维护起到了关键作用。本文主要利用负压波法对输油管道泄漏检测展开研究,虽然常规机器学习等负压波泄漏检测方法已经取得了较多的研究成果,但进一步提高泄漏检测的准确率、降低误报率,仍然具有重要的研究价值。本文基于负压波泄漏检测原理提出了多种深度学习方法进行管道泄漏检测,进一步提高了输油管道泄漏检测的准确率,主要研究内容如下:首先,针对传统机器学习检测方法对输油管道泄漏检测效果较差的问题,提出了一种基于小波阈值去噪和深度置信网络（Wavelet-DBN）的负压波泄漏检测方法。采用小波阈值去噪方法对工业输油管道泄漏实验压力信号进行处理,比较不同小波基函数和不同分解级别的小波去噪结果。为提高基于负压波的管道泄漏检测方法的准确性,提出了Wavelet-DBN泄漏检测方法。仿真结果表明,该方法比极限学习机（ELM）,支持向量机（SVM）等传统机器学习方法具有更高的准确率。其次,针对深度置信网络参数人为经验确定、算法处理能力并非全局最优的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法优化的深度置信网络（SSA-DBN）泄漏检测方法。使用SSA优化算法对DBN网络参数进行优化,比较不同SSA最大迭代次数和数据选择窗长的分类结果,选取最优参数进行分类实验。在此基础上与小波去噪方法相结合,提出了新的Wavelet-SSA-DBN方法。仿真结果表明,Wavelet-SSA-DBN方法诊断的正确率达96.00%,高出传统机器学习方法5个百分点以上,而且该方法能够利用学习到的参数保证检测实时性。最后,针对传统输油管道泄漏检测方法采用时间序列数据作为研究对象,为充分利用卷积神经网络对输入数据的特征提取能力,提出了一种将输入数据从时间序列转换为二维矩阵,并基于麻雀搜索算法优化的卷积神经网络（SSA-CNN）输油管道泄漏检测方法。比较不同卷积核大小和不同池化大小的分类情况,选取最优参数进行CNN分类实验,利用SSA优化算法对CNN网络参数进行优化。仿真结果表明,该方法能够增强网络对特征值的提取,在保证了检测实时性的前提下,具有更高的检测精度。
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