【摘 要】
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为提升长输液体管道非稳态工况的识别效率,为未来管道工况智能识别提供数据支撑,研究提出了基于参数重建的工况检测模型,研究利用LSTM模型预测管道未来数据。针对模型的Encoder-Decoder框架因中间码长度限制导致解码准确率下降等问题,提出了利用注意力机制对输入数据进行权重分配,提升输出数据的准确性,同时将预测数据与实际数据的误差进行MLE评分,设定评分阈值并利用二分法实现工况检测。使用SL原油管道实际生产数据训练模型,经验证基于注意力机制的LSTM工况检测模型可记忆稳态工况的状态,且不受长时间工况与复
【机 构】
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国家管网集团数字化部,昆仑数智科技有限责任公司
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为提升长输液体管道非稳态工况的识别效率,为未来管道工况智能识别提供数据支撑,研究提出了基于参数重建的工况检测模型,研究利用LSTM模型预测管道未来数据。针对模型的Encoder-Decoder框架因中间码长度限制导致解码准确率下降等问题,提出了利用注意力机制对输入数据进行权重分配,提升输出数据的准确性,同时将预测数据与实际数据的误差进行MLE评分,设定评分阈值并利用二分法实现工况检测。使用SL原油管道实际生产数据训练模型,经验证基于注意力机制的LSTM工况检测模型可记忆稳态工况的状态,且不受长时间工况与复
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