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基于深度学习的管道泄漏孔径识别研究
1
作者
刘伟
孙雨
+5 位作者
姜春雷
刘海旭
李鹏宇
刘源
单祝鹏
王秀芳
《传感技术学报》
北大核心
2025年第9期1718-1726,共9页
基于光纤传感技术的管道泄漏检测方法是检测小泄漏的有效方法。然而,检测方法涉及复杂的数据处理,导致手动处理数据花费大量时间。提出了一种将微纳光纤传感器和一种改进的Transformer模型相结合,实现管道泄漏不同工况的自动化检测的方...
基于光纤传感技术的管道泄漏检测方法是检测小泄漏的有效方法。然而,检测方法涉及复杂的数据处理,导致手动处理数据花费大量时间。提出了一种将微纳光纤传感器和一种改进的Transformer模型相结合,实现管道泄漏不同工况的自动化检测的方法。首先,设计了一种基于马赫-曾德尔结构的微纳光纤传感器,采集获取到包含不同特征信息的管道泄漏数据,然后将其输入到改进后的Transformer模型,实现对不同泄漏孔径的自动、高效、准确识别。实验结果表明,所提方法可以有效对0.1 mm、0.4 mm、1 mm、2 mm、4 mm、6 mm等6种类型的孔径进行分类和识别,平均识别准确率达到96%以上,平均识别时间为0.14 s,满足实际工程应用的需求。
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关键词
油气信息与控制工程
管道泄漏检测
光纤传感
神经网络
孔径识别
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职称材料
题名
基于深度学习的管道泄漏孔径识别研究
1
作者
刘伟
孙雨
姜春雷
刘海旭
李鹏宇
刘源
单祝鹏
王秀芳
机构
东北石油大学电气信息工程学院提高油气采收率教育部重点实验室
中国
石油
物资有限公司
出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第9期1718-1726,共9页
基金
黑龙江省自然科学基金项目(LH2021F008,LH2022E024)
教育部春晖计划项目(HZKY20220304)
海南省重点研发项目(ZDYF2022SHFZ047)。
文摘
基于光纤传感技术的管道泄漏检测方法是检测小泄漏的有效方法。然而,检测方法涉及复杂的数据处理,导致手动处理数据花费大量时间。提出了一种将微纳光纤传感器和一种改进的Transformer模型相结合,实现管道泄漏不同工况的自动化检测的方法。首先,设计了一种基于马赫-曾德尔结构的微纳光纤传感器,采集获取到包含不同特征信息的管道泄漏数据,然后将其输入到改进后的Transformer模型,实现对不同泄漏孔径的自动、高效、准确识别。实验结果表明,所提方法可以有效对0.1 mm、0.4 mm、1 mm、2 mm、4 mm、6 mm等6种类型的孔径进行分类和识别,平均识别准确率达到96%以上,平均识别时间为0.14 s,满足实际工程应用的需求。
关键词
油气信息与控制工程
管道泄漏检测
光纤传感
神经网络
孔径识别
Keywords
oil and gas information and control engineering
pipeline leakage detection
optical fiber sensing
neural network
aperture identification
分类号
TE88 [石油与天然气工程—油气储运工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的管道泄漏孔径识别研究
刘伟
孙雨
姜春雷
刘海旭
李鹏宇
刘源
单祝鹏
王秀芳
《传感技术学报》
北大核心
2025
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