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摘要:
由于石油天然气的特殊性,管道周围存在多处非破坏性干扰事件,给预警系统报警的准确性带来了巨大挑战.为提高有背景干扰情况下对破土事件(Excavation Acitivity,EA)的检测水平,开发了破土事件检测(Excavation Acitivity Detection,EAD)算法.利用光纤管道安全预警系统(Pipeline Security Forewarning System,PSFS)在西气东输武汉—鄂州段的现场数据,建立了EA和干扰事件(Non Excavation Acitivity,NEA)数据库.根据信号特性提炼了振动信号的Pisarenko谐波分解特征、相邻采样点的Itakura距离特征、Mel频率倒谱系数特征,设计了隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)双层分类结构,由HMM计算最优状态序列,然后输入SVM分类器区分信号中是否有EA.结果 表明:该EAD算法结构能够有效提升有背景干扰情况下EA信号的检出率,经现场测试EA信号检出率为85.5%.研究结果可为光纤管道安全预警系统在开放性现场的应用提供理论依据.
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文献信息
篇名 一种光纤管道安全预警系统的EAD算法
来源期刊 油气储运 学科 工学
关键词 光纤管道安全预警系统 破土事件检测 特征提取 隐马尔科夫模型 支撑向量机分类器
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 投产与运行
研究方向 页码范围 804-809
页数 6页 分类号 TE88
字数 3562字 语种 中文
DOI 10.6047/j.issn.1000-8241.2019.07.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨文明 12 91 6.0 9.0
2 李刚 108 393 8.0 18.0
3 曾科宏 4 12 1.0 3.0
4 邢海峰 5 24 2.0 4.0
5 郑大海 中石油管道有限责任公司西气东输分公司 2 1 1.0 1.0
6 王耀忠 中石油管道有限责任公司西气东输分公司 1 1 1.0 1.0
7 林晓晖 1 1 1.0 1.0
8 闫会朋 1 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
光纤管道安全预警系统
破土事件检测
特征提取
隐马尔科夫模型
支撑向量机分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
油气储运
月刊
1000-8241
13-1093/TE
大16开
河北省廊坊市金光道51号
18-89
1977
chi
出版文献量(篇)
5706
总下载数(次)
15
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48838
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