【摘要】：石油管道泄漏是受腐蝕、磨損、焊縫缺陷、振動、沖刷以及人為破壞等多種因素影響的連續(xù)動態(tài)過程,單純基于壓力信號的檢測和基于高斯分布假設(shè)的信號分析方法不能適應(yīng)其多變量、強耦合、動態(tài)特性。為此,綜合考慮與管道泄漏有關(guān)的操作參數(shù)和環(huán)境參數(shù),針對管道監(jiān)測參數(shù)呈現(xiàn)時序自相關(guān)性、泄漏檢測精度不高的問題,提出一種基于動態(tài)核獨立分量分析(DKICA)的石油管道泄漏檢測方法。首先引入動態(tài)特性確定算法(DOD)計算模型最佳參數(shù)階次,解決動態(tài)過程導(dǎo)致的監(jiān)測參數(shù)呈現(xiàn)時序自相關(guān)性問題;再采用核獨立分量分析(KICA)在核主元空間提取獨立元;最后通過考察獨立元的T2、SPE聯(lián)合指標(biāo)判斷泄漏發(fā)生。通過對某一輸送場站采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗驗證,結(jié)果表明采用聯(lián)合指標(biāo)D2的正常樣本誤檢率和泄漏樣本漏檢率都遠(yuǎn)低于單獨采用T2或SPE統(tǒng)計量;而引入動態(tài)特性的2階DKICA對于正常樣本的誤檢率和泄漏樣本的漏檢率都低于未引入動態(tài)特性的KICA方法。可見,所提出的基于動態(tài)核獨立分量聯(lián)合指標(biāo)的石油管道泄漏檢測方法是一種高效且可行的方法。
[Abstract]:Oil pipeline leakage is a continuous dynamic process affected by many factors, such as corrosion, wear, weld defect, vibration, scour and artificial failure. The detection method based on the pressure signal and the signal analysis method based on the Gao Si distribution hypothesis can not adapt to the multivariable, strong coupling and dynamic characteristics. Therefore, considering comprehensively the operation parameters and environmental parameters related to pipeline leakage, aiming at the problem that pipeline monitoring parameters present time series autocorrelation and the leak detection accuracy is not high, An oil pipeline leak detection method based on dynamic kernel independent component analysis (DKICA) is proposed. First, the dynamic characteristic determination algorithm (DOD) is introduced to calculate the optimal parameter order of the model to solve the time series autocorrelation problem caused by the dynamic process, and then the kernel independent component analysis (KICA) is used to extract the independent elements in the kernel principal component space. Finally, the leakage is judged by the T _ 2 ~ (2 +) SPE joint index of the independent element. The experimental results show that the false detection rate of normal sample and leakage sample miss rate of combined index D2 are much lower than those of T2 or SPE alone. The rate of false detection of normal samples and leakage samples of DKICA with dynamic characteristics is lower than that of KICA without dynamic characteristics. Therefore, the proposed oil pipeline leak detection method based on the dynamic kernel independent component joint index is an efficient and feasible method.
【作者單位】： 重慶科技學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院;四川理工學(xué)院四川省人工智能重點實驗室;
【分類號】：TP183;;X937;;TH865

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本文編號：2121406