对石油和天然气管道的泄漏检测和定位算法的研究,使用与长短期存储器 (LSTM) - 变压器模型集成的波形断层

科学领域:

• 工程 工程师 工程师 工程师
• 计算机科学 计算机科学
• 地质物理学 地质物理学

背景情况:

• 传统的管道泄漏预测模型难以同步时空特征,导致依赖手工专业知识和不良概括.
• 现有的方法往往无法有效地实时处理复杂的泄漏信号.
• 当前模型的局限性要求对石油和天然气基础设施进行改进的自动检测和定位.

研究的目的:

• 开发一种新,准确和强大的算法,用于检测和定位长途石油和天然气管道的泄漏.
• 克服传统模型在处理时空数据和手动干预方面的局限性.
• 通过精确的泄漏识别,提高管道运营的安全性和效率.

主要方法:

• 波纹无声化用于信号噪声降低的集成与长短期存储器 (LSTM) - 变压器模型.
• 利用实时压力传感器数据和短期平均压力梯度-平均即时流量网络.
• 应用压力曲线距离算法来准确地定位泄漏.

主要成果:

• 在吉林-长春长途石油管道上实现了卓越的泄漏预警和定位能力.
• 显示泄漏预测准确率为99.995%,本地化误差幅度低于2.5%.
• 在没有错误报警的情况下,成功检测到主要管道流量的0.6%的泄漏.

结论:

• 拟议的基于LSTM-变压器的算法显著提高了石油和天然气管道的泄漏检测和定位精度.
• 与LSTM-变压器相结合的波形无声化有效地同步了时空特征,改善了模型概括性.
• 该算法为实时管道监控提供了可靠的自动化解决方案,降低了运营风险和成本.