[發明專利]工況識別方法、裝置、計算機設備以及存儲介質

在審

• 申請號: 202010105079.X
• 申請日: 2020-02-20
• 公開（公告）號: CN113283443A
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 于濤;郭祎;金瑋;張文瑄;代文平;吳海辰;鄭琬郁;郭悠悠
• 申請（專利權）人: 中國石油天然氣股份有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 董亞軍

1.一種工況識別方法，其特征在于，所述方法包括：

實時檢測管道沿線多個站場的工況參數，所述工況參數包括液體流經任一站場時液體的進出站壓力、進出站流量以及所述多個站場內的輸油泵匯管的進出口壓力；

將所述工況參數轉化為同一規格的工況圖像；

將所述工況圖像輸入與所述管道對應的工況識別模型中，由所述工況識別模型對所述工況圖像進行特征提取和卷積運算，確定所述工況參數對應的多種工況信息的概率；

將所述概率符合目標條件的工況信息確定為所述管道的工況信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述工況參數轉化為同一規格的工況圖像，包括：

對所述工況參數進行歸一化處理，得到所述工況參數對應的灰度值；

基于所述工況參數對應的灰度值，將所述工況參數轉化為初始工況圖像；

以目標滑窗長度對所述初始工況圖像進行滑窗采樣，得到所述同一規格的工況圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將樣本工況圖像輸入初始模型，由所述初始模型基于所述樣本工況圖像進行特征提取和卷積運算，得到樣本管道屬于多個工況信息的概率，將概率符合目標條件的工況信息確定為所述樣本管道的目標工況信息，基于所述目標工況信息與所述樣本工況圖像對應的樣本工況信息的差異，調整所述初始模型的模型參數，直至所述初始模型符合迭代截止條件，將此時的初始模型作為所述工況識別模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將樣本工況圖像輸入初始模型之前，所述方法還包括：

對樣本工況參數進行歸一化處理，得到所述樣本工況參數對應的灰度值；

基于所述樣本工況參數對應的灰度值，將所述目標樣本工況參數轉化為初始樣本工況圖像；

以目標滑窗長度對所述初始樣本工況圖像進行滑窗采樣，得到所述樣本工況圖像。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述以目標滑窗長度對所述初始樣本工況圖像進行滑窗采樣之后，所述方法還包括：

對滑窗采樣之后的初始樣本工況圖像進行插值處理，得到所述樣本工況圖像。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

為所述初始模型中每個卷積核的每個元素設置失活概率，所述失活概率用于表示在訓練過程中卷積核中的元素歸零的概率。

7.一種工況識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

實時監測模塊，用于實時檢測管道沿線多個站場的工況參數，所述工況參數包括流經任一站場時液體的進出站壓力、進出站流量以及所述多個站場內的輸油泵匯管的進出壓力；

轉化模塊，用于將所述工況參數轉化為同一規格的工況圖像；

輸入模塊，用于將所述工況圖像輸入與所述管道對應的工況識別模型中，由所述工況識別模型對所述工況圖像進行特征提取和卷積運算，確定所述工況參數對應的多種工況信息的概率；

工況信息確定模塊，用于將所述概率符合目標條件的工況信息確定為所述管道的工況信息。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述轉化模塊包括：

歸一化單元，用于對所述工況參數進行歸一化處理，得到所述工況參數對應的灰度值；

轉化單元，用于基于所述工況參數對應的灰度值，將所述工況參數轉化為初始工況圖像；

滑窗采樣單元，用于以目標滑窗長度對所述初始工況圖像進行滑窗采樣，得到所述統一規格的工況圖像。

9.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括一個或多個處理器和一個或多個存儲器，所述一個或多個存儲器中存儲有至少一條指令，所述指令由所述一個或多個處理器加載并執行以實現如權利要求1至權利要求6任一項所述的工況識別方法所執行的操作。

10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有至少一條指令，所述指令由處理器加載并執行以實現如權利要求1至權利要求6任一項所述的工況識別方法所執行的操作。