【摘 要】
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原油管网运行时有压力异常波动现象发生,影响管道的运行安全。由于管网运行工况复杂且存在多个水力系统,因此对多因素引起的压力异常波动很难识别与判断,增加了快速决策与控制的难度,增加了管网运行安全的风险。该文基于多特征融合决策树,提出一种原油管道工况识别算法,对管道运行工况的智能识别,辅助调控人员快速决策控制,对降低管网运行安全风险具有重要的意义。该算法基于管道运行过程中的压力、流量等信号含有的信息特征,以及设备运行状态变化的综合分析,通过决策树模型能够有效地识别运行工况。
【基金项目】
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河北省高等学校科学研究项目(项目编号:SQ2021136),廊坊市科技局项目(项目编号:2020029030)。
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原油管网运行时有压力异常波动现象发生,影响管道的运行安全。由于管网运行工况复杂且存在多个水力系统,因此对多因素引起的压力异常波动很难识别与判断,增加了快速决策与控制的难度,增加了管网运行安全的风险。该文基于多特征融合决策树,提出一种原油管道工况识别算法,对管道运行工况的智能识别,辅助调控人员快速决策控制,对降低管网运行安全风险具有重要的意义。该算法基于管道运行过程中的压力、流量等信号含有的信息特征,以及设备运行状态变化的综合分析,通过决策树模型能够有效地识别运行工况。
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