管道泄漏检测中实时模型法的研究

天然气管道安全性分析及泄漏检测洪建林发布时间：2022-08-23T04:48:42.258Z 来源：《国家科学进展》2022年2期作者：洪建林[导读] 天然气杂质含量少、分子结构小，排放废气较干净，是一种深受欢迎的洁净气体燃料。

天然气管道是连接用户与油气田的纽带，是运输天然气最有效、可靠、安全的方式，已成为天然气物流的主要形式，是国民经济发展的重要“生命线”。

然而天然气管道不可避免地会受到老化、磨损和腐蚀等影响，还会因施工与管护不当遭到破坏，可能导致天然气管道泄漏。

所以强化天然气管道安全性分析及泄漏检测很有必要。

身份证号: 33021119880220xxxx, 浙江杭州 310052摘要：天然气杂质含量少、分子结构小，排放废气较干净，是一种深受欢迎的洁净气体燃料。

天然气管道是连接用户与油气田的纽带，是运输天然气最有效、可靠、安全的方式，已成为天然气物流的主要形式，是国民经济发展的重要“生命线”。

然而天然气管道不可避免地会受到老化、磨损和腐蚀等影响，还会因施工与管护不当遭到破坏，可能导致天然气管道泄漏。

所以强化天然气管道安全性分析及泄漏检测很有必要。

关键词：天然气管道；安全性分析；泄漏检测1保证天然气管道安全性的有效措施分析1.1加大管道安全防护宣传策划力度各地有关部门需要选择多媒体、报告工作、宣传策划等方式，做好天然气长输管道安全维护基本知识及其法律法规的广泛应用和宣传策划。

宣传规划范围包括沿线城镇和村庄，普遍提高人们的安全意识；其次，是要做好相关部门的指导和监督工作。

重点目标是在企业建设的全过程中实施管道维护，同时按规定及时处理管道损坏以及盗窃管道等犯罪嫌疑人；此外，对管道有影响的房屋、建筑物、树木需要进行有效管理和解决。

地方有关部门要结合社会经济快速发展和安全保障条件，确保天然气长输管道稳定运行，适应当地社会经济稳定发展态势。

1.2确保天然气管道设计施工方案的合理性施工现场管理人员要确保天然气管道设计施工方案的科学性，分析工程建设的相关部门、相关专业，对比分析所需要专业的相同之处和不同所在，从整体上管理好项目工程。

油气管道泄漏监测与预警技术研究第一章：引言油气管道是国家经济发展和能源供应的重要组成部分，其运行安全和环境保护问题一直备受关注。

其中，油气管道泄漏事故是一种常见且具有严重影响的安全隐患。

及时准确地监测和预警油气管道泄漏事故对于预防事故扩大、避免环境污染、保障人民群众生命财产安全具有重要意义。

第二章：油气管道泄漏监测技术2.1 电子探测技术电子探测技术主要基于油气管道泄漏产生的高频噪声或震动信号。

通过在管道上布置一系列传感器，可以监测到管道泄漏时产生的特征信号，并能够迅速定位泄漏点。

2.2 红外线探测技术红外线探测技术基于热辐射原理，通过监测管道周围环境的温度变化来判断是否存在泄漏情况。

该技术能够实时监测管道温度，并对温度异常情况进行预警。

2.3 遥感监测技术遥感监测技术利用卫星或航空平台获取油气管道周围地表的高分辨率图像，通过对图像的分析和比对，可以及时发现管道周围地表的异常改变，进而判断是否存在泄漏。

2.4 气体传感器技术气体传感器技术是通过检测泄露气体的浓度变化来实现泄漏监测的。

传感器可以选择性地感知特定的气体成分，当泄漏发生时，浓度的变化会被传感器实时监测到。

2.5 声音识别技术声音识别技术利用机器学习和模式识别算法分析管道周围环境中的声音信号，通过与已知的泄漏声音特征进行比对，可以准确地判断是否存在泄漏情况。

第三章：油气管道泄漏预警技术3.1 数值模拟预测技术数值模拟预测技术通过建立油气管道泄漏事故的数学模型，结合管道的输送参数和环境条件，预测泄漏扩散的范围和影响，从而提前做出预警。

3.2 数据挖掘技术数据挖掘技术利用大数据分析方法，通过对历史泄漏事故数据的挖掘和分析，可以寻找出泄漏事故的规律和特征，建立预测模型，实现对未来泄漏事故的预警。

3.3 综合监测与预警系统综合监测与预警系统是多种监测技术的综合应用，通过集成不同传感器和预警技术，实现对油气管道泄漏的全方位监测和及时预警。

第四章：油气管道泄漏监测与预警技术的应用4.1 油气管道运营企业油气管道运营企业可以通过使用泄漏监测与预警技术，实现对管道运行状态的全面监测，及时发现隐患并进行修复，保障管道运行安全。

作者： 贾彦琨;何凯云
作者机构： 中石油西气东输管道公司南昌管理处南昌分输压气站,江西南昌330000
出版物刊名： 化工管理
页码： 148-148页
年卷期： 2015年 第25期
主题词： 模型法;天然气管道;检测与定位;摩阻系数
摘要：天然气管道安全运行的重要的保障之一就是针对管道做好泄漏的检测及定位。

模型法是一种适用于多种液体管道泄漏的有效的检测及定位方法,它能够准确的模拟管道的运行,但在实际应用中,天然气的管道也多用模型法来检测及定位,其缺点就是摩擦阻力系数等重要参数分布不均直接影响到气体泄漏的检测及定位,因此针对模型法的天然气管道泄漏的检测及定位有着重要的现实意义。

海底管道泄露检测研究摘要：本文介绍了海底管道泄露检测的方法分类，同时分析几种常用检测方案的优缺点，最后提供了一种混合泄露检测的新思路。

关键词：海底管道泄露检测次声波1.引言海底管道一般指敷设在海底的各种油气输送管道，因为海底管道输送具有输量大、稳定、高效、受气候影响小等优点，所以管道输送一直都是海上油气运输的最优方式。

但随着管线运行时间的累积，必然会受到管道老化、腐蚀穿孔、不可抗力以及外界条件变化(如地震或海床坍塌等)问题的影响，导致管线可能发生泄露事故。

管道一旦发生泄漏，必将威胁到人们的生命财产安全以及造成严重的环境影响。

故此对海底管道可能发生的泄漏情况进行监测是十分重要的。

海底管道泄漏检测通常分为两类：第一种是直接检测方法，即通过检测管道外部参数，如碳氢化合物或者温度变化等，来判断是否发生泄漏；第二种是间接检测方法，即利用传感器来检测管道的内部参数，如：温度、粘度、压强、流量、声速等，并通过数据处理来判断是否发生泄露。

2 检测技术研究管道的泄漏检测方法基本上可分为两类，一类是基于硬件的方法，另一类是基于软件的方法。

基于硬件的检测方法也称直接法，是指对泄漏物进行直接检测，基于软件的检测方法也称间接法。

是指检测因泄漏而造成的影响，如流体压力，流量的变化来判断泄漏是否发生及泄漏位置。

直接检测法主要包括：直接观察法、水面监视法、分段密封法、油检测元件法、油溶性压力管检测法、检测电缆法、示踪检测法、光纤检测法。

间接检测法主要包括：质量/体积平衡法、流量／压力突变法、实时模型法、统计分析法、应力波检测法、压力差检测法、音波法（次声波法）、负压波法。

目前泄露检测技术以间接检测为主，通过国内外泄漏检测技术现状的分析，效果好的泄漏检测方案需要多种技术结合使用，这也是目前国内外泄漏检测方案常用的策略。

众多的泄漏检测技术中，负压波泄漏检测技术是目前公认的有应用前景的长输管道泄漏检测解决方案，泄漏监测系统基于负压波及流量平衡检测原理，当管线发生泄漏时，泄漏点的压力突然下降，负压波由泄漏处向上、下游传播。

《基于支持向量机的供水管道泄漏检测算法研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快，供水系统作为城市基础设施的重要组成部分，其安全性和稳定性显得尤为重要。

供水管道泄漏检测是保障供水系统正常运行的关键环节。

传统的泄漏检测方法往往依赖于人工巡检或定期检查，这种方式效率低下且易出现漏检、误检等问题。

因此，研究一种高效、准确的供水管道泄漏检测算法具有重要的现实意义。

本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的供水管道泄漏检测算法，旨在提高泄漏检测的准确性和效率。

二、支持向量机（SVM）理论概述支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。

其基本思想是将输入空间通过非线性变换映射到高维特征空间，然后在该空间中构建最优分类边界。

SVM具有较好的泛化能力和鲁棒性，在处理高维数据和复杂模式识别问题上表现出色。

在供水管道泄漏检测中，SVM可以通过学习正常和泄漏状态下的管道数据，建立泄漏检测模型，实现对管道泄漏的准确判断。

三、算法设计1. 数据采集与预处理首先，需要收集正常和泄漏状态下的供水管道数据，包括压力、流量、温度等参数。

对数据进行清洗、去噪和归一化处理，以消除异常值和噪声对模型的影响。

2. 特征提取与选择从预处理后的数据中提取出与管道泄漏相关的特征，如压力变化率、流量波动等。

通过特征选择算法，选择出对泄漏检测敏感且具有代表性的特征。

3. 模型训练与优化将提取出的特征输入到SVM模型中进行训练。

通过调整SVM的参数，如核函数、惩罚系数等，优化模型的性能。

同时，采用交叉验证等方法对模型进行评估，确保模型的泛化能力和鲁棒性。

4. 泄漏检测与报警将实时采集的管道数据输入到训练好的SVM模型中，判断管道是否发生泄漏。

当模型判断为泄漏时，启动报警系统，通知相关人员进行处理。

同时，可以结合其他检测手段对泄漏情况进行进一步确认和处理。

四、实验与分析为了验证基于SVM的供水管道泄漏检测算法的有效性，我们进行了实验分析。

实验数据来源于某城市供水系统的实际运行数据。

天然气管道泄漏检测建模与实验研究随着天然气在各个领域的应用越来越广泛，天然气管道的安全问题也越来越受到关注。

其中，管道泄漏是天然气管道安全的重要问题之一，如何对管道泄漏进行有效的检测成为研究焦点之一。

本文主要针对天然气管道泄漏检测建模与实验研究进行探讨，希望能为天然气管道的安全运行提供一定的指导和参考。

一、天然气管道泄漏检测方法目前天然气管道泄漏检测方法主要包括两类，一类是传统的人工巡检和气味探测，另一类是基于物理传感器和智能算法的自动检测。

显然，传统的人工巡检和气味探测方法效率低下、精度不高，而且易受人为因素干扰，不利于天然气管道的长期稳定运行。

因此，基于物理传感器和智能算法的自动检测方法被越来越广泛地用于天然气管道泄漏的检测。

二、基于管道转速的泄漏检测方法目前，基于管道转速的泄漏检测方法被广泛应用于天然气管道的泄漏检测中，因为管道泄漏会导致管道内部的气体流量发生变化，从而也会改变管道的转速。

因此，通过对管道转速进行实时监测，就能够及时发现管道泄漏并进行处理。

具体实现方法是，在管道安装转速传感器，通过对转速传感器采集到的数据进行分析处理，从而判断管道是否存在泄漏。

传感器采集到的数据主要包括转速和扭矩两个方面，通过对这两个方面的数据进行分析处理，就能够得到管道泄漏的信息。

在分析处理过程中，需要使用一定的数学模型和算法，以保证检测的准确性和可靠性。

三、基于机器学习的泄漏检测方法除了基于管道转速的泄漏检测方法之外，基于机器学习的泄漏检测方法也被广泛应用于天然气管道的泄漏检测中。

具体实现方法是，在管道安装传感器，通过对传感器采集到的数据进行分析处理，从而判断管道是否存在泄漏。

但是，相比于基于管道转速的泄漏检测方法，基于机器学习的泄漏检测方法更加复杂，需要建立大量的数据集和模型，才能够进行有效的泄漏检测。

为了建立有效的数据集和模型，需要对管道内部的流体动力学过程进行建模和仿真。

具体实现方法是，在管道内部安装一定数量的小孔，以模拟不同位置和大小的泄漏情况，然后通过传感器采集数据，建立泄漏数据集。

管道泄漏检测及预警系统的研究一、背景石油、化工等工业行业中，管道是承担输送物质的重要设施之一，但是管道在运输过程中由于各种原因会出现泄漏，而泄漏会带来严重的经济和人身安全风险。

因此，对于管道的泄漏检测及预警系统的研发已经成为各国关注的热点领域之一。

二、泄漏检测及预警系统简介泄漏检测及预警系统由传感器、数据采集与传输系统、数据处理及信号告警系统等三大部分组成。

其中传感器负责采集管道运输物质的流量、压力、温度等数据，数据采集与传输系统负责将传感器采集到的数据分析处理后传输给数据处理及信号告警系统，数据处理及信号告警系统负责根据数据采集与传输的一系列数据分析，实现对管道泄漏及其他异常情况的自动检测，同时与云平台或其他设备相连，实现实时告警和管道运行状态的远程监测。

三、泄漏检测及预警系统的研究技术1. 声学技术声学技术泄漏检测原理是通过放置传感器接收管道周围环境声波信号，实现对管道泄漏情况的快速定位与检测，同时声音的差异也可以通过数据处理来分析泄漏程度，从而实现对泄漏事件的预警。

该技术对于检测各种类型的管道泄漏效果非常好。

2. 红外线技术红外线技术也多应用于管道泄漏检测中，其检测原理是通过检测管道运输物质的表面温度，实现对管道泄漏情况的快速定位与检测，同时也能够通过数据处理来分析泄漏程度以及泄漏物质的类型等信息。

3. 热流检测技术热流检测技术是一种非接触式的光学检测着火或爆炸风险的技术，主要应用于热力行业等企业生产过程中。

其原理是通过不接触的方式，检测引擎工作时的热流的分布情况来判断被检测工件的状况。

4. 气体检测技术气体检测技术是一种依靠检测设备，实时对环境等等进行检测，最后将检测结果以数据的形式传输到指定的服务器端里，完成对运输管道泄漏的检测和预警，分析杀菌等。

四、泄漏检测及预警系统的优点1. 广泛应用领域泄漏检测及预警系统适用于各种类型的管道，无论是石油、化工、天然气以及水务行业等等都能够应用该系统，对于安全生产的作用十分明显。

1 绪论1.1 管道泄漏检测的背景意义在当今能源缺失的大环境下，节约现有能源和开发科再生能源是国际各种能源组织的重大课题。

近年来，已有很多西方大国为了能源而不惜大打出手，向很多拥有大能源的小国发起能源侵略战争，相反的有些东方大国却是和和这些用于大量能源的小国建立能源合作关系，从而满足自身的能源需求。

在这样的大环境下，最节约能源的方式就是减少能源流失和泄漏。

石油行业中，使用管道运输流体是一种经济、方便的运输方式，和其他运输方式相比，它具有高效、安全、经济、便于控制和管理等多项优点，因此在石油、天然气及其他流体运输中占重要地位。

据不完全统计，我国目前已建成的各类输送管线长度已达到60000余千米。

但是由于管道设备老化，地理条件的变化(如滑坡、地震等)以及人为原因，管道泄漏事故经常发生[1]。

管道一旦泄漏，不仅会带来因流体流失而造成的直接经济损失和对环境的污染，严重情况下，还可能发生爆炸和引起火灾，甚至造成人员伤亡。

例如1993年委内瑞拉的一条天然气管道发生泄漏引起火灾，烧死51人[2]。

管道输送石油产品的泄漏不仅造成宝贵自然资源的浪费、环境污染和影响油田的正常生产，危害工农业生产和人民生活，更重要的是，由于石油产品是易燃、易爆物品，甚至可能具有较强的腐蚀性，泄漏的石油产品还将直接威胁输油管道、设施的安全运行和人民生命财产，进而造成更大的间接损失和恶性事故。

所以，及时、准确地发现管道输送石油产品的泄漏、泄漏位置和泄漏量具有重大意义。

我国输油管道自动化水平的提高为管道泄漏检测技术的应用创造了条件，但目前所采集的数据仅服务于一些简单的应用，未能充分发挥自动控制系统的作用，因此，发展管道泄漏检测技术已成当务之急，对石油产品管道的调度、管理和维护以及充分发挥自动控制系统的作用具有重大和深远的影响。

1.2 管道泄漏检测和定位技术的研究现状1.2.1 国内外研究现状国外输油管道管理先进的国家，如美国、英国、法国等，自20世纪70年代以来，就在许多油气管道中安装了泄漏检测系统，效果显著。

气体管道泄漏模型的研究进展多年来，国内外许多专家和学者在管道输送安全性方面做了大量的研究工作，从管道的安全设计、管道的材质分析到管道泄漏检测技术等多方面进行了大量的研究[1-8]。

实际上，由于各种自然或人为的不可预料的因素，管道运输泄漏事故时有发生。

因此，对管道气体的意外泄漏进行泄漏影响区域分析及其扩散影响范围的确定，从而采取适当的措施，组织救援，对事故处理以及减少事故损失均具有举足轻重的作用。

管道泄漏速率的确定是分析泄漏扩散以及预测评价事故后果的基础和依据。

近年来，国内外相关专家和学者对于气体运输管道泄漏模型进行了一些研究[9-11]。

1 泄漏模型1．1 一般泄漏速率模型现行较普遍的气体泄漏速率的计算，是利用气体泄漏速率与其流动状态有关的特性，通过判断泄漏时气体流动属于声速(临界流)还是亚声速流动(次临界流)来确定其泄漏速率模型[9]。

气体流动属于声速流动，有：时，气体流动属于亚声速流动，有：式中pa——环境压力，Pap——管道内气体的压力，PaK——气体的等熵指数qm——气体泄漏速率，kg/sGd——气体泄漏系数，当裂口形状为圆形时取1．00，三角形时取0．95，长方形时取0．90[9]Aor——泄漏孔的面积，m2M——气体摩尔质量，kg／ktoolR——摩尔气体常数，取8．314 J／(mol·K)T——气体温度，K这种方法对于泄漏时管道内的气体压力恒定工况的计算是比较方便的，当因管道内压力降低而影响泄漏速率时，此模型就不适用了。

1．2 小孔泄漏模型和管道泄漏模型[10]。

小孔泄漏指孔径小于20mm的孔的泄漏或断裂，孔径为20～80mm的孔为大孔。

管道横截面完全断裂的泄漏模型则为管道泄漏模型[12]。

这种气体泄漏模型将气体看成可压缩气体，应用流体力学的连续性方程、动量守恒方程和能量守恒方程描述气体的流动过程。

在理想气体状态方程中引入气体压缩因子来减少与实际气体的差别，即气体的状态方程为：pV=ZnRT式中 V——气体的体积，m3z——压缩因子n——气体的物质的量，mol图1是管内气体泄漏的示意图[12]，它表示距管道某一阀门L处存在一个小孔，管道在此处发生穿孔或破裂。

浅谈石油管道泄漏的监测方法摘要：石油管道是我国重要能源物资运输的一个重要方面，但是在地下管道输油的过程中.容易遇到各种因素的影响.导致出现泄漏的问题.若是监侧不准确、不及时.将导致地下管道出现停输、油品损失等现象.并污染了环境.加强地下管道泄漏监侧就显得尤为重要。

本文简述石油管道泄漏常用监侧方法。

关键词：石油管道，泄漏，监测管道运输具有平稳连续，安全性好，运输量大，质量易保证，物料损失小以及占地少，运费低等特点，已经成为石油运输的首选方式，然而，由于管道服役时间不断增长而逐渐老化，或受到各种介质的腐蚀以及人为破坏等因素，会引起管道泄漏，严重威胁着输油管线的安全，及周围的自然环境，同时带了不可估量的经济损失，这就要求我们必须在石油管道运行过程中做好监测工作。

结合石油管道在实际应用中存在的问题，通过分析常用的石油管道监测技术，研究和设计出一种石油管道监测系统，利用石油管道监测系统，能够实现全自动的监测报警与定位，保证石油管道的正常运行。

1管道泄漏监测技术现状管道泄漏监测技术是指管道泄漏的实时在线检测技术。

管道泄漏监控(诊断)系统能否快速、准确、有效地检测出管道泄漏，可以从以下几个方面对其进行评价(1)泄漏监测的灵敏度；(2)泄漏监测的及时性；(3)泄漏识别的准确性；(4)泄漏定位的准确性；(5)泄漏监测系统的适应性；(6)泄漏监测系统的易维护性；(7)泄漏监测系统的性价比。

自20世纪70年代以来，国内外在管道泄漏监控(诊断)技术方面的研究工作不断进行，尝试了各种新方法和手段。

但由于管道类型的多样性(高压长输、中压配送、集输管网等)，输送介质的多样性(原油、成品油、天然气等)，管道所处环境(地上、管沟、埋地、海底、极地等)的多样性，以及泄漏形式的多样性(渗漏、穿孔、断裂等)，目前还没有一种通用的方法来解决管道泄漏监测的问题。

2管道泄漏监测技术2.1负压波法当管道发生泄漏时，泄漏处因流体物质损失而引起局部流体密度减小，产生瞬时压力降和速度差。

天然气输气管道泄漏检测及诊断技术研究一、引言天然气作为清洁、高效、安全的能源，大量应用于生产生活中。

随着经济的快速发展和城市化进程的加快，天然气消费量逐年增长，而输气管道网络的规模和复杂度也随之增加。

然而，天然气输气管道泄漏问题一直是人们关注的焦点。

目前，天然气管道泄漏检测技术已经得到了广泛的应用，但是随着技术的进步，人们对天然气管道泄漏检测及诊断的要求也越来越高。

本文将介绍天然气输气管道泄漏检测及诊断技术的研究现状和发展趋势。

二、天然气输气管道泄漏检测技术概述1. 传统泄漏检测技术传统的天然气管道泄漏检测技术包括气味识别法、气体浓度检测法、气压变化检测法等，这些技术已经在工业实践中得到了广泛的应用。

但是，这些技术存在着诸多问题，如误报率高、检测精度低、定位不准确等。

2. 基于机器视觉技术的泄漏检测技术机器视觉技术是一种新兴的检测技术，它能够对天然气管道泄漏进行精准的检测和定位。

该技术基于数字图像的处理和分析，利用图像处理软件提取图像中的目标，通过比对图像的变化来判断是否有泄漏情况。

机器视觉技术具有非接触、高速、高准确度等优点，已经成为现代工业检测领域的重要手段之一。

3. 基于声波技术的泄漏检测技术声波技术是一种比较成熟的检测技术，它主要利用波动和共振现象进行泄漏的检测，能够对管道泄漏位置进行高精度的定位。

该技术主要分为两种类型：一种是利用超声波进行检测，另一种是利用红外线检测管道内部是否存在泄漏现象。

声波技术具有灵敏度高、响应速度快等优点，但其受环境干扰较大，精度受到限制。

三、天然气输气管道泄漏诊断技术概述1. 基于机器视觉技术的泄漏诊断技术机器视觉技术常用于泄漏检测，但是在泄漏诊断方面也有着广泛的应用。

该技术可以对泄漏位置进行精确定位，通过图像识别技术分析图像的颜色、形状等信息，对泄漏情况进行判断。

另外，还可以通过三维成像技术建立管道模型，对模型进行数字分析，实现泄漏诊断。

2. 基于声波技术的泄漏诊断技术声波技术在泄漏诊断方面同样具有广泛的应用，主要通过声波的传播和反射特性来确定泄漏的位置和大小。

天然气管道的输送实时监测与评估方法研究天然气管道是现代能源供应的重要组成部分，它承担着将天然气从产地输送到用户端的重要任务。

然而，天然气管道输送过程中存在着一系列的风险和挑战，如泄漏、破裂、腐蚀等问题，这些问题对安全和可靠性产生了威胁。

因此，对天然气管道的输送进行实时监测与评估显得尤为重要。

天然气管道的输送实时监测主要包括对管道温度、压力、流速和泄漏等参数的监测。

通过实时监测这些关键参数，可以及时掌握管道内部的运行状况，并进行相应的调整和预警。

常用的监测方法包括安装传感器设备，通过无线通信网络将数据传输到中心系统进行处理和分析。

同时，还可以借助现代技术，如物联网和人工智能，对监测数据进行智能化分析，实现对管道运行的智能管理。

在天然气管道的输送实时监测中，泄漏监测尤为重要。

泄漏是天然气管道运行过程中常见的问题，不仅会导致资源浪费，还可能对环境和人员安全造成严重威胁。

因此，开发有效的泄漏监测方法具有重要意义。

目前，常用的泄漏监测技术包括红外成像、气体传感器、声音识别等方法。

这些技术能够及时发现管道泄漏情况，并通过数据分析判断泄漏的程度和位置，为后续的处理提供参考依据。

天然气管道的输送评估是对管道运行状况进行定量和定性的评估，旨在发现潜在的问题，并采取相应的措施进行修复和改进。

天然气管道的输送评估包括管道完整性评估和运行可靠性评估两个方面。

管道完整性评估主要针对管道的破裂、腐蚀等问题进行检测和分析，通过对管道表面和内部的检测，可以发现管道是否存在裂纹、破损等异常情况。

运行可靠性评估主要针对管道输送能力、运行环境等方面进行评估，通过模拟分析和数据统计，可以评估管道的可靠性和安全性。

天然气管道的输送实时监测与评估方法的研究面临一些挑战和难题。

首先，天然气管道通常布设在地下或深海等环境中，导致监测和评估的条件困难。

其次，天然气管道是一个系统工程，涉及多个环节和部位，如何对这些环节和部位进行集成和协调也是一个难点。

基于多尺度卷积神经网络的管道泄漏检测模型研究谭震;郭新蕾;李甲振;郭永鑫;潘佳佳【期刊名称】《水利学报》【年(卷),期】2023(54)2【摘要】如何有效检测管道泄漏是节水型社会建设迫切需要解决的关键和热点问题之一。

近年来基于深度学习的管道泄漏检测方法发展迅速,本文针对传统单尺度卷积神经网络对泄漏特征提取不充分的问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(MS1DCNN)的管道系统泄漏检测模型。

该方法利用多个不同卷积尺度的卷积通路并行提取管道泄漏的特征并进行泄漏信息的分类预测。

基于经典的管道系统布置,利用瞬变流模型生成管道泄漏工况下的三个水压数据集对模型进行验证,三个数据集分别用于预测管道的泄漏位置、泄漏量和非恒定摩阻系数,对应样本数为39601、3980、4900,并将预测结果与其他深度学习方法和传统的机器学习方法进行对比分析。

结果表明:MS1DCNN模型对数据集样本下泄漏位置、泄漏量、非恒定摩阻系数的分类准确率达到99.96%、98.48%、100%,三者平均预测精度比传统一维卷积神经网络(1DCNN)、BP神经网络、支持向量机(SVM)和k近邻算法(KNN)提高0.31%、2%、1.27%、22.8%;MS1DCNN在信噪比为-4~12 dB的噪声环境下各数据集的平均F_(1)分数分别为99.2%、97.02%、100%,三者平均值分别比1DCNN、BP、SVM、KNN模型提高0.61%、2.3%、2.78%、28.59%,证明了MS1DCNN模型的预测性能。

本文方法在管道泄漏参数、非恒定摩阻的同步预测方面有一定的潜力。

【总页数】12页(P220-231)【作者】谭震;郭新蕾;李甲振;郭永鑫;潘佳佳【作者单位】中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TV134【相关文献】1.基于多模型耦合的化工物料输送管道泄漏检测系统研究2.基于瞬态模型法的输气管道泄漏检测现场试验研究3.基于模型法的天然气管道泄漏检测及定位研究4.基于有限体积法Godunov格式的管道泄漏检测模型研究5.基于稳态模型的井下抽采主管道泄漏检测方法研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。