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基于深度學(xué)習(xí)的輸油管道泄漏檢測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-02 22:26
【摘要】:石油領(lǐng)域目前廣泛使用管道運(yùn)輸石油,由于自然因素、人為因素及其它各種因素的影響,非常容易導(dǎo)致石油在輸油管道運(yùn)輸過(guò)程中發(fā)生泄漏。輸油管道泄漏造成的各種損失和危害使得人們不得不重視對(duì)輸油管道泄漏的檢測(cè)。因此,對(duì)輸油管道泄漏檢測(cè)技術(shù)的研究已成為國(guó)內(nèi)外工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。目前,對(duì)輸油管道進(jìn)行泄漏檢測(cè)已有比較成熟的方法,但隨著工業(yè)技術(shù)的發(fā)展,對(duì)輸油管道泄漏檢測(cè)精度的要求也逐漸提高,因此對(duì)輸油管道泄漏進(jìn)行檢測(cè)技術(shù)提出了更高的要求。深度學(xué)習(xí)可以自主從低層到高層進(jìn)行學(xué)習(xí),提取更深層次的特征。本文基于堆棧自編碼算法構(gòu)建了一個(gè)多層的深度學(xué)習(xí)模型,并利用現(xiàn)場(chǎng)管道信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)和泄漏數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管道泄漏檢測(cè)方法與本文提出的深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了對(duì)比分析,驗(yàn)證了算法的有效性。本文首先對(duì)管道信號(hào)進(jìn)行3層小波分解、重構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)去噪。然后,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取等處理。將處理好的數(shù)據(jù)輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用MATLAB進(jìn)行仿真,得到檢測(cè)準(zhǔn)確率為95.9%。其次,構(gòu)建了基于堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)的輸油管道泄漏檢測(cè)深度學(xué)習(xí)模型,該方法將原始數(shù)據(jù)作為輸入,直接提取管道數(shù)據(jù)從低層到高層的特征。本文中分別構(gòu)建了3,4,5層的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),最后得到在5層深度學(xué)習(xí)模型中檢測(cè)管道泄漏的準(zhǔn)確率高達(dá)97.7%。本文實(shí)現(xiàn)的多層深度學(xué)習(xí)輸油管道泄漏檢測(cè)模型各層參數(shù)多采用經(jīng)驗(yàn)值,訓(xùn)練過(guò)程中權(quán)重參數(shù)還有待進(jìn)一步優(yōu)化。對(duì)于背景復(fù)雜,管道泄漏信號(hào)不明顯的數(shù)據(jù)檢測(cè),還有待深入研究。
【圖文】:

模擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),管道泄漏


東北石油大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文章 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸油管道泄漏油管道建設(shè)事業(yè)蓬勃發(fā)展。其中,最早建成的原油該管道長(zhǎng) 147.2 公里,管徑 159 毫米,設(shè)計(jì)壓力為 1959 年 1 月建成投產(chǎn)。最長(zhǎng)的原油管道是西部原油于蘭州末站。該管道干線總長(zhǎng) 1858 公里,管徑 81 2000 萬(wàn)噸/年,于 2007 年 6 月建成投產(chǎn)。論文中來(lái)模擬管道泄漏。模擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)用數(shù)據(jù)來(lái)自東北石油大學(xué)油氣管道泄漏檢測(cè)模擬實(shí)圖 4.1 所示。
【學(xué)位授予單位】:東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:TE973.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2612522

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