科创中国

高新技术改造传统产业,管道油气泄漏检测

本发明公开了一种基于图神经网络和LSTM网络的管道油气泄漏检测方法，包括采集光纤温度数据及预处理，对数据进行异常温度标记，切割成样本段；将样本段转化为图结构数据；构建由图神经网络和LSTM网络构成的融合网络，用图结构数据训练得到训练好的图神经网络和LSTM网络融合模型，用于待测区域泄漏检测。本发明提出了一种新的异常温度定位方法，采用图神经网络构建各信号节点的空间关系并捕捉信号的空间特性，采用LSTM网络捕捉信号的时域特性，相比于现有技术，本方法综合考虑了信号的空间相关性与时序性，能够准确检测与定位城市地下管廊的温度异常事件，检测精度高，实用性强，速度快。

多尺度信息融合：该方法利用图神经网络可以处理多尺度的图数据，将管道系统的拓扑结构与传感器数据结合起来进行泄漏检测。通过对不同尺度下的节点和边进行关联分析，能够更准确地捕捉泄漏信号。 时间序列建模：通过引入LSTM网络，可以有效地对时间序列数据进行建模和预测。管道系统中的油气流动情况是动态变化的，LSTM能够捕捉到时间上的依赖关系，提高泄漏检测的灵敏度和准确性。 异常检测与预警：该方法可以识别管道系统中的异常行为，并及时发出预警信号。通过对历史数据进行学习和训练，模型能够根据当前的输入数据判断是否存在泄漏情况，并在最早的时候做出响应，减少泄漏事故的损失。 端到端的学习：采用端到端的学习方式，从原始数据中直接学习特征表达和泄漏检测模型。避免了传统方法中的手工特征设计和处理步骤，简化了模型的复杂性和人工成本。

成都理工大学是国家首批“双一流”建设高校。其前身是创办于1956年的成都地质勘探学院，是共和国建国初期的三所地质院校之一。1958年更名为成都地质学院，1993年更名为成都理工学院，2001年更名为成都理工大学。学校先后由地质部、地质矿产部、国土资源部直属，2000年划转地方，实行中央与地方共建、以四川省人民政府管理为主的办学体制。2010年学校成为国土资源部与四川省人民政府共建高校，2019年成为教育部与四川省共建的“双一流”建设高校。2022年学校入选国家第二轮“双一流”建设高校。 在半个多世纪的办学历程中，成都理工大学矢志报国、上下求索，风雨兼程、耕耘不辍，为社会培养了近30万名优秀人才，为我国经济建设和社会发展作出了重要贡献；他们当中涌现出一批知名学者、专家和管理人才，其中有两院院士5人。学校在长期的办学实践中形成了“穷究于理、成就于工”的校训、“艰苦奋斗、奋发图强”的优良传统、“不甘人后、敢为人先”的进取精神。