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摘要:
分布式光纤传感器能够灵敏地感知管道任意位置泄漏导致的局部温度变化,但是海量监测数据却具有显著的时-空非平稳性特征,难以直接根据监测数据进行泄漏诊断.在统计模式识别框架下,提出一种基于滑动窗口离群值分析的时-空大数据分析方法,仅利用分布式温度监测数据的内秉特征即可实现管道泄漏的智能化识别,确定了滑动窗口长度和异常状态诊断窗口长度的取值方法,并且进行了原型保温钢管泄漏监测的物理模拟.结果 表明:在管道完好的状态下,该方法不会发生误报警的情况,而管道一旦发生泄漏,该方法能够快速识别管道泄漏事件,并对泄漏位置进行精准定位.该方法是一种无监督的人工智能大数据处理方法,在埋地管道泄漏监测中具有良好的应用前景.
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内容分析
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文献信息
篇名 管道泄漏分布式光纤监测时-空大数据分析方法
来源期刊 油气储运 学科 工学
关键词 埋地管道 泄漏监测 分布式光纤测温 大数据分析 人工智能
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 完整性与可靠性
研究方向 页码范围 988-995
页数 8页 分类号 TE88
字数 7897字 语种 中文
DOI 10.6047/j.issn.1000-8241.2019.09.004
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 冯新 大连理工大学建设工程学部 72 700 13.0 24.0
2 刘洪飞 大连理工大学建设工程学部 6 45 4.0 6.0
3 王子豪 大连理工大学建设工程学部 8 38 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
埋地管道
泄漏监测
分布式光纤测温
大数据分析
人工智能
研究起点
研究来源
研究分支
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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)
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