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基于动态核独立元统计量的石油管道泄漏检测

发布时间:2018-07-14 10:48
【摘要】:石油管道泄漏是受腐蚀、磨损、焊缝缺陷、振动、冲刷以及人为破坏等多种因素影响的连续动态过程,单纯基于压力信号的检测和基于高斯分布假设的信号分析方法不能适应其多变量、强耦合、动态特性。为此,综合考虑与管道泄漏有关的操作参数和环境参数,针对管道监测参数呈现时序自相关性、泄漏检测精度不高的问题,提出一种基于动态核独立分量分析(DKICA)的石油管道泄漏检测方法。首先引入动态特性确定算法(DOD)计算模型最佳参数阶次,解决动态过程导致的监测参数呈现时序自相关性问题;再采用核独立分量分析(KICA)在核主元空间提取独立元;最后通过考察独立元的T2、SPE联合指标判断泄漏发生。通过对某一输送场站采集的数据进行实验验证,结果表明采用联合指标D2的正常样本误检率和泄漏样本漏检率都远低于单独采用T2或SPE统计量;而引入动态特性的2阶DKICA对于正常样本的误检率和泄漏样本的漏检率都低于未引入动态特性的KICA方法。可见,所提出的基于动态核独立分量联合指标的石油管道泄漏检测方法是一种高效且可行的方法。
[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.
【作者单位】: 重庆科技学院电气与信息工程学院;四川理工学院四川省人工智能重点实验室;
【分类号】:TP183;;X937;;TH865

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本文编号:2121406

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