【摘 要】
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管道运输是天然气运输的主要方式,为保证管道运输的可靠性和安全性,必须对管道运行状态进行实时检测,识别管道是否发生泄漏。SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）系统已被广泛应用于天然气集输行业,积累了海量数据,如何通过数据挖掘实现非开挖、低成本的天然气管道泄漏检测,已成为油气集输领域的一大热点问题。论文以SCADA数据为基础,利用BP神经网络强大
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管道运输是天然气运输的主要方式,为保证管道运输的可靠性和安全性,必须对管道运行状态进行实时检测,识别管道是否发生泄漏。SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）系统已被广泛应用于天然气集输行业,积累了海量数据,如何通过数据挖掘实现非开挖、低成本的天然气管道泄漏检测,已成为油气集输领域的一大热点问题。论文以SCADA数据为基础,利用BP神经网络强大的非线性拟合能力,集成多个基于BP的天然气管道末端流量预测模型对管道末端流量进行预测,对预测残差进行动态阈值判断,实现泄漏检测。主要研究内容如下:1针对正常工况下,天然气管道的流量数据中存在的仪器测量误差或噪声的干扰,采用小波包对其进行降噪预处理,提高构建天然气管道末端流量预测模型所使用数据的可靠性。2针对天然气管道泄漏样本稀缺,机器学习和深度学习提取有效特征建立分类器困难的问题,提出基于BP神经网络构建正常工况下管道末端流量预测模型,通过对管道实际输出与预测输出的残差分析,设置动态阈值进行泄漏检测。3针对BP神经网络训练时容易陷入局部最优解,训练速度缓慢的问题,采用布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search,CS）对BP神经网络初始化连接权重阈值进行优化,提出一种CS＿BP算法。同时针对单个管道末端流量预测模型的预测能力有限的问题,为提高预测模型的泛化能力,利用Ada Boost算法的思想集成多个BP网络弱预测器组成强预测器,提出一种基于BP＿Ada Boost的管道末端流量预测模型建立方法。最后,综合这两种优化BP预测模型的方法,提出一种基于CS＿BP＿Ada Boost的管道末端流量预测模型建立方法。4以川中油气矿天然气集输管道实际运行环境,设计模拟天然气泄漏的撬装装置,制定现场泄漏实验方案,开展管道泄漏模拟实验,获取真实的泄漏样本,以验证所提基于集成BP的天然气管道泄漏检测方法的有效性。
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