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基于声波探测的海底管道非掩埋状态检测方法
被引量：
10
1
作者
熊春宝
李志
+2 位作者
孙轩
丁建棣
陈小华
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期425-431,共7页
基于声波探测技术,提出一种对海底管道非掩埋状态进行联合检测的方法,以山东胜利油田某海底输油管道为对象,设计一种双声纳探头多波束测深系统,并联合侧扫声纳系统,通过对系统参数进行分析、优化,从而实现对海底管道非掩埋状态的高效精...
基于声波探测技术,提出一种对海底管道非掩埋状态进行联合检测的方法,以山东胜利油田某海底输油管道为对象,设计一种双声纳探头多波束测深系统,并联合侧扫声纳系统,通过对系统参数进行分析、优化,从而实现对海底管道非掩埋状态的高效精确检测。分析检测结果表明:基于双声纳探头多波束系统的海底管道检测可获得高密度的点云数据,显著提高了管道检测数据的稳定性及可靠性;侧扫声纳系统的良好检测效果有赖于其声波掠射角的最佳取值;参数优化后的联合检测系统的检测效率得到显著提高,能够精确判断出管道的实际状态。
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关键词
多波束系统
侧扫声纳
海底管道
非掩埋状态
参数优化
联合检测方法
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职称材料
电力变压器油中溶解气体离群值识别和数据重构
被引量：
2
2
作者
江军
张文乾
+2 位作者
李波
李晓涵
范利东
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第17期5521-5533,共13页
高质量传感数据是驱动新型电力系统数字化和智能化发展的基础,而由于传感器性能退化、传输中断或其他干扰因素,数据时常出现错误和异常值,造成数据利用率低等问题。针对在役电力变压器油中溶解气体在线监测数据,该文提出了基于COPOD、...
高质量传感数据是驱动新型电力系统数字化和智能化发展的基础,而由于传感器性能退化、传输中断或其他干扰因素,数据时常出现错误和异常值,造成数据利用率低等问题。针对在役电力变压器油中溶解气体在线监测数据,该文提出了基于COPOD、孤立森林(IForest)与Grubbs的联合方法提升油中溶解气体数据的价值。首先,通过COPOD和IForest筛选出包含离群点的数据集,再采用Grubbs对其进行检验,有效识别离群值。进一步地,采用掩码方式优化训练Transformer神经网络模型,填补空缺值重构油中溶解气体数据序列。在相同气体数据序列上,所提算法正确识别点数、正确识别离群点数和受试者工作特征曲线平均面积相比于传统K-近邻算法分别提升了3.5%、29.4%和5.0%。对于数据填补,对比双向缩放算法,填补后的数据与实际数据的方均根误差均值为7.29μL/L,平均绝对误差均值为2.7μL/L,性能分别提升了9.7%和9.2%,有效地提高了数据的质量和利用率。最后,通过11台500 kV变压器油中溶解气体数据分析,有力支撑了变压器状态评价和设备数字化管理。
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关键词
电力变压器
油中溶解气体
联合检测方法
离群点
检测
数据重构技术
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职称材料
题名
基于声波探测的海底管道非掩埋状态检测方法
被引量：
10
1
作者
熊春宝
李志
孙轩
丁建棣
陈小华
机构
天津大学建筑工程学院
南开大学周恩来政府管理学院
天津市陆海测绘有限公司
出处
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期425-431,共7页
基金
中央高校基本科研业务费专项(NKZXB1483)
文摘
基于声波探测技术,提出一种对海底管道非掩埋状态进行联合检测的方法,以山东胜利油田某海底输油管道为对象,设计一种双声纳探头多波束测深系统,并联合侧扫声纳系统,通过对系统参数进行分析、优化,从而实现对海底管道非掩埋状态的高效精确检测。分析检测结果表明:基于双声纳探头多波束系统的海底管道检测可获得高密度的点云数据,显著提高了管道检测数据的稳定性及可靠性;侧扫声纳系统的良好检测效果有赖于其声波掠射角的最佳取值;参数优化后的联合检测系统的检测效率得到显著提高,能够精确判断出管道的实际状态。
关键词
多波束系统
侧扫声纳
海底管道
非掩埋状态
参数优化
联合检测方法
Keywords
multi-beam bathymetric system （MBS）
side-scan sonar
submarine pipeline
unburied status
parameter optimization
integrated method for inspecting
分类号
P756.2 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
电力变压器油中溶解气体离群值识别和数据重构
被引量：
2
2
作者
江军
张文乾
李波
李晓涵
范利东
机构
江苏省新能源发电与电能变换重点实验室(南京航空航天大学)
国网安阳供电公司
国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
杭州钱江电气集团股份有限公司
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第17期5521-5533,共13页
基金
国家自然科学基金(52177150)
南京航空航天大学科研与实践创新计划(xcxjh20220314)资助项目。
文摘
高质量传感数据是驱动新型电力系统数字化和智能化发展的基础,而由于传感器性能退化、传输中断或其他干扰因素,数据时常出现错误和异常值,造成数据利用率低等问题。针对在役电力变压器油中溶解气体在线监测数据,该文提出了基于COPOD、孤立森林(IForest)与Grubbs的联合方法提升油中溶解气体数据的价值。首先,通过COPOD和IForest筛选出包含离群点的数据集,再采用Grubbs对其进行检验,有效识别离群值。进一步地,采用掩码方式优化训练Transformer神经网络模型,填补空缺值重构油中溶解气体数据序列。在相同气体数据序列上,所提算法正确识别点数、正确识别离群点数和受试者工作特征曲线平均面积相比于传统K-近邻算法分别提升了3.5%、29.4%和5.0%。对于数据填补,对比双向缩放算法,填补后的数据与实际数据的方均根误差均值为7.29μL/L,平均绝对误差均值为2.7μL/L,性能分别提升了9.7%和9.2%,有效地提高了数据的质量和利用率。最后,通过11台500 kV变压器油中溶解气体数据分析,有力支撑了变压器状态评价和设备数字化管理。
关键词
电力变压器
油中溶解气体
联合检测方法
离群点
检测
数据重构技术
Keywords
Power transformer
dissolved gases in oil
joint detection method
outlier detection
data reconstruction technique
分类号
TM411 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于声波探测的海底管道非掩埋状态检测方法
熊春宝
李志
孙轩
丁建棣
陈小华
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
电力变压器油中溶解气体离群值识别和数据重构
江军
张文乾
李波
李晓涵
范利东
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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