输油管道泄漏检测技术综述

• 作者: 代丽艳 安杏杏 张勇 董宏丽 邵晓光
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 输油管道 泄漏检测 深度学习
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 控制科学与工程
• 页码范围: 424-429
• 页数: 6页
• 分类号: TP27
• 字数: 4524字
• 语种: 中文

摘要

为进一步改善输油管道泄漏的检测方法,概述了目前一些常用的输油管道泄漏检测方法,如直接检测法、负压波检测法和基于神经网络的检测方法等.分析了这些检测方法在应用时的优缺点.然而,随着对输油管道泄漏检测要求的提高,这些检测方法不能满足人们的要求,仍需要进一步改善.同时,将深度学习引入了输油管道的泄漏检测中.深度学习是在神经网络基础上的进一步发展,它在许多方面上的应用弥补了该应用基于神经网络方法存在的不足.其中,深度学习已经在图像和语音识别应用中取得了成功.这些情况为以后将深度学习应用于输油管道的泄漏检测提供了部分理论支持.