摘要：准确的泄漏检测对维护天然气管道运行安全至关重要。近年来,深度学习已成为天然气管道泄漏检测的常用方法,但由于天然气管道数据具有复杂的时间动态特性,进而导致大多数深度学习方法在识别泄漏类型方面难以取得优异的性能。此外,检测模型的初始超参数选择通常是随机的,这也可能会导致识别性能不稳定。为了提升天然气管道泄漏检测的准确性,提出一种基于麻雀搜索算法的门控注意网络模型(Sparrow Search Algorithm-based Gate Attention Network, SGAN)。首先,为了提取有效且具有鲁棒性的数据特征,采用带交叉熵函数的麻雀搜索算法对门控循环单元的初始超参数进行全局搜索;然后,设计了一种异常注意力机制,通过对数据特征进行加权来放大正常和泄漏数据之间的区分差异;最后,将所提算法应用于天然气管道的泄漏检测。研究结果表明:(1) SGAN模型能够实现模型超参数的自适应优化,并加快了模型的收敛速度,使模型性能更加稳定;(2) SGAN模型通过对正常与泄漏特征进行加权处理,显著提升了数据特征的区分效果;(3) SGAN模型的学习表示能力和泛化能力得到了明显加强,以此提高了对数据的分类性能;(4) SGAN模型能够显著提高天然气管道泄漏检测的准确率和召回率,可减少误报率和漏报率,并且其性能明显优于常规分类算法。结论认为,SGAN模型通过自适应优化和异常注意力机制结合,能精准识别泄漏特征,并快速响应天然气管道中的泄漏情况,有效提升了检测的准确性和可靠性,显著降低了安全事故风险,为天然气管道泄漏检测提供了一种高效、智能的解决新方案。

摘要：本文研究了一种基于多传感器融合和机器学习的特高压GIL用金属波纹补偿器泄漏检测技术。通过构建一个包含多种传感器数据的数据集,并设计一种高效的泄漏检测算法,我们实现了对金属波纹补偿器泄漏的高精度识别。实验结果表明,该方法在实际应用中具有较高的检测准确率和可靠性,显著优于传统的单一传感器检测方法。本研究为特高压GIL系统的安全运行提供了重要的技术支持。

摘要：工业生产中挥发性有机物泄漏问题日益突出,直接威胁生态环境与人体健康。通过梳理检测与修复技术核心要点,结合智能化与绿色化发展趋势,提出一套覆盖全流程的技术框架。重点分析红外成像、传感器阵列、气相色谱等检测手段的适配场景,探讨吸附回收、催化氧化、生物降解等修复技术的优化方向,设计一套基于物联网的动态监测与响应系统,为行业技术升级提供参考。

摘要：为保障工业园区及综合管廊中低压气体管道安全运营,依托室内输气管道泄漏实验装置,分析气体管道正常输送以及发生泄漏的压力、流量信号,提出基于压力流量双阈值的中低压天然气管道泄漏检测与定位方法,并在200~300 kPa压力范围内对算法的检测与定位进行验证。研究表明,基于压力、流量信号设计稳态判断程序具备可行性,定位误差为±1.21%~20.74%。研究结果可在不增加硬件投资的基础上提高泄漏检测的准确率,从而保障中低压天然气管道输送安全。

摘要：天然气泄漏直接导致能源浪费和环境污染,造成重大经济损失。以可调谐半导体激光吸收光谱技术为基础的光学检测方法具有精度高、选择性强、响应速度快以及远距离遥测等优点,使其成为天然气站场以及天然气输运管道在线监测的理想方法。可调谐半导体激光吸收光谱与谐波探测相结合,设计了一套开放式长光程的用于天然气泄漏监测的实验系统。它以中心波长为1.65μm的分布式反馈InGaAS激光器为光源,利用实心角反射器,在发射端以菲涅耳透镜为光学接收系统,把反射回来的光聚焦到InGaAs探测器。同时,在测量过程中,考虑到光强变化对浓度的影响,并通过归一化光强的方法进行消除,使光强波动引起的误差小于1%。在320 m的光程下模拟管道泄漏实验,系统的检测灵敏度为0.1(10-6体积比),根据光学系统收光效率以及探测器的可探测性能进行分析的最小光强,计算得到该系统可探测的光程可达2 000 m,证明完全满足天然气泄漏检测的需求。

摘要：针对天然气管道泄漏因泄漏声波信号信噪比(SNR)过低而难于检测的问题,研究了基于Duffing振子的天然气管道泄漏检测方法。该方法将待检测数据输入Duffing振子系统,以振子系统的状态转化实现非周期信号中周期信号的检测。为了更好地提高Duffing振子的检测性能,在Duffing振子设计阶段,以随机共振的有关理论为基础,通过对系统输出信噪比的优化来实现Duffing振子的参数设计。基于实际天然气管道泄漏数据的测试结果表明,所提出方法可在低信噪比(-68dB)的情况下有效检测出泄漏,具有较好的检测性能。

摘要：当管道无法产生足够的瞬态扰动时,将无法利用管道内部流动进行管道状态诊断,而基于扰动信号压力响应的管道泄漏检测方法可以克服这一缺陷。向有泄漏孔的管道引入扰动信号,通过分布式传感器采集动态压力,识别分析待测管道泄漏孔处对扰动信号的反射,实现泄漏检测与定位。同时,基于动网格技术模拟阀门启闭,建立了二维仿真模型,分析反射信号特征,得到了十分理想的检测效果。结果表明:扰动信号反射波的识别精度达7.659%;边界末端反射波的识别精度为0.121%;泄漏点定位误差为4.447%;而模拟结果可以实现精确定位。此外针对不同因素的影响进行分析,结果表明,扰动信号瞬态特征越强,泄漏孔尺寸越大,反射信号越明显,而管道运行压力对检测效果的影响十分有限。该方法与传统的泄漏检测方法相比具有明显的优越性,对于提高输油管道完整性管理水平具有极大的应用价值。

摘要：压力容器气体泄漏智能检测识别技术易受多种因素干扰,且智能检测模型需要大量的监测数据训练。而在实际工业环境中,可用数据特别是数据标签十分稀缺,为了克服多工况干扰和数据缺少标签信息等问题,提出了一种利用迁移学习的无监督变工况智能检测技术。首先采集实验室环境下的多种泄漏的样本,选择3种不同压力工况下将数据分为有标签的源域和无标签的目标域;其次设计卷积特征提取器,针对两个域的边缘分布和条件分布,提出一种改进的联合分布适应机制,并进一步改进了分布差异度量,以增强邻域混淆。在6个迁移学习任务上的实验结果验证了该方法的有效性,对比经典域自适应算法有更高的准确率。

摘要：本文设计了一套原油管道泄漏监测系统，首次提出了采用结构模式识别分析管道负压波检测管道泄漏的方法。

摘要：为了更加及时准确地检测SF6断路器的泄漏情况以及气室内SF6气体的体积分数,在分析了现有SF6断路器检漏技术的基础上,主要利用红外吸收光谱法,设计出了全光纤光学式SF6红外气体传感器及SF6气体体积分数检测系统。仿真及实验研究结果表明,SF6与空气的混合气体中的SF6气体的体积分数<10-3时,SF6气体体积分数与吸光度满足线性关系。所以可以应用该技术对装有SF6断路器的室内进行气体体积分数检测,而且该检测系统具有极其明显的技术优势和广泛的应用价值。