[發(fā)明專(zhuān)利]基于AlexNet網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)輸油氣管線沿線施工擾動(dòng)及泄漏識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110201069.0
• 申請(qǐng)日: 2021-02-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112801033A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 嚴(yán)瑞錦;李俊;阮詩(shī)怡;劉瑩瑩;田彪;張紫琦;駱宏杰;曹豫其;劉楚琪;秦小川;裴文博;張?jiān)D煒
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 西安科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/14
• 代理公司: 石家莊科誠(chéng)專(zhuān)利事務(wù)所(普通合伙) 13113
• 代理人: 左燕生;蘇興娟

1.一種基于AlexNet網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)輸油氣管線沿線施工擾動(dòng)及泄漏識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、采集長(zhǎng)輸油氣管線沿線人工挖掘時(shí)的施工擾動(dòng)信號(hào)、機(jī)器挖掘時(shí)的施工擾動(dòng)信號(hào)、管道泄漏信號(hào)、環(huán)境背景噪音信號(hào)和土壤振動(dòng)信號(hào)，建立現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)，并通過(guò)分析相關(guān)特點(diǎn)搭建實(shí)驗(yàn)室模擬場(chǎng)，模擬油氣管道在不同工況下的狀態(tài)，采集實(shí)驗(yàn)室模擬場(chǎng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立實(shí)驗(yàn)室信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)；

S2、將現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)驗(yàn)室信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理，得到時(shí)域圖和頻域圖；

S3、搭建AlexNet網(wǎng)絡(luò)，將步驟S2得到的時(shí)域圖和頻域圖進(jìn)行劃分，劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，使用訓(xùn)練集訓(xùn)練AlexNet網(wǎng)絡(luò)，使用測(cè)試集測(cè)試AlexNet網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率，得到每一類(lèi)工況的識(shí)別率，保存識(shí)別結(jié)果；

S4、根據(jù)AlexNet網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率的測(cè)試結(jié)果，調(diào)整AlexNet網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，優(yōu)化AlexNet網(wǎng)絡(luò)，再利用優(yōu)化后的AlexNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行長(zhǎng)輸油氣管線沿線施工擾動(dòng)及泄漏的識(shí)別，并將結(jié)果上傳至上位機(jī)進(jìn)行進(jìn)行保存和圖像顯示。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AlexNet網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)輸油氣管線沿線施工擾動(dòng)及泄漏識(shí)別方法，其特征在于，步驟S1中信號(hào)采集采用基于Φ-OTDR技術(shù)的傳感方法進(jìn)行采集，油氣運(yùn)輸管道同溝敷設(shè)傳感光纜，油氣運(yùn)輸管道受到外力時(shí)，施加的外力與土壤進(jìn)行接觸會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)信號(hào)，該振動(dòng)信號(hào)沿土壤傳播，被分布式微振動(dòng)光纖傳感器采集，再通過(guò)中繼放大器放大，傳輸至傳感光纜，傳感光纜受到外界信號(hào)擾動(dòng)，并通過(guò)引導(dǎo)光纜傳輸至光線振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)裝置：

S11、改變泄漏點(diǎn)直徑、氣液流量、泄漏點(diǎn)周向位置，采集此時(shí)的土壤振動(dòng)信號(hào)，并分析上述瞬態(tài)操作導(dǎo)致的流量、壓力變化規(guī)律與泄漏造成的不同；利用風(fēng)壓機(jī)對(duì)管道內(nèi)空氣進(jìn)行壓縮，采集此時(shí)的土壤振動(dòng)信號(hào)，并持續(xù)采集管道后續(xù)破裂泄漏的信號(hào)；在具有背景噪聲的環(huán)境中，進(jìn)行距管道不同距離實(shí)驗(yàn)?zāi)M，模擬采掘、過(guò)車(chē)操作下對(duì)管道的影響，采集此時(shí)的土壤振動(dòng)信號(hào)；

S12、根據(jù)上述采集的信號(hào)搭建實(shí)驗(yàn)室模擬場(chǎng)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于AlexNet網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)輸油氣管線沿線施工擾動(dòng)及泄漏識(shí)別方法，其特征在于，步驟S2中的信號(hào)處理為：

S21、分幀處理：將現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)驗(yàn)室信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信號(hào)進(jìn)行分幀處理，得到時(shí)域信號(hào)；

S22、快速傅里葉變換：將時(shí)域信號(hào)通過(guò)快速傅里葉變換轉(zhuǎn)化為頻域信號(hào)；

S23、濾波器濾波：使用濾波器對(duì)頻域信號(hào)進(jìn)行濾波，濾波器是由高阻濾波器和低阻濾波器組成的通過(guò)SVM的識(shí)別方法進(jìn)行性能優(yōu)化的帶通濾波器；

S24、將時(shí)域信號(hào)繪制成時(shí)域圖，將濾波后的頻域信號(hào)繪制成頻域圖，均進(jìn)行壓縮處理，作為AlexNet網(wǎng)絡(luò)的輸入。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AlexNet網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)輸油氣管線沿線施工擾動(dòng)及泄漏識(shí)別方法，其特征在于，步驟S3中AlexNet網(wǎng)絡(luò)共有八層，其具體結(jié)構(gòu)為：

第一層為卷積層，將步驟S2中的時(shí)域圖和頻域圖作為輸入，采用ReLU為激活函數(shù)，核數(shù)為96，內(nèi)核尺寸為11*11,步幅為4*4，輸出矩陣大小為55*55*96，經(jīng)重疊池化歸一輸出兩組27*27*96的矩陣；

第二層為卷積層，以第一層的輸出作為輸入，核數(shù)為256，內(nèi)核尺寸為5*5，步幅為1*1，輸出矩陣大小為27*27*256，經(jīng)重疊池化歸一輸出兩組13*13*256的矩陣；

第三層為卷積層，以第二層的輸出作為輸入，核數(shù)為384，內(nèi)核尺寸為3*3，步幅為1*1，輸出矩陣大小為13*13*384；

第四層為卷積層，以第三層的輸出作為輸入，核數(shù)為384，內(nèi)核尺寸為3*3，步幅為1*1，輸出矩陣大小為13*13*384的矩陣；

第五層為卷積層，以第四層的輸出作為輸入，核數(shù)為256，內(nèi)核尺寸為3*3，步幅為1*1，輸出矩陣大小為13*13*256，經(jīng)重疊池化歸一輸出兩組6*6*256的矩陣；

第六層為全連接層，以第五層的輸出作為輸入，濾波器尺寸為6*6*256，每個(gè)濾波器對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積運(yùn)算生成一個(gè)運(yùn)算結(jié)果，通過(guò)一個(gè)神經(jīng)元輸出這個(gè)運(yùn)算結(jié)果；濾波器數(shù)量為4096個(gè)，通過(guò)ReLU激活函數(shù)以及dropout運(yùn)算輸出4096個(gè)數(shù)據(jù)；

第七層為全連接層，以第六層的輸出作為輸入，第六層輸出的4096個(gè)數(shù)據(jù)與第七層的4096個(gè)神經(jīng)元進(jìn)行全連接，然后經(jīng)由ReLU和Dropout進(jìn)行處理后生成4096個(gè)數(shù)據(jù)；

第八層為全連接層，以第七層的輸出作為輸入，第七層輸入的4096個(gè)數(shù)據(jù)與第八層的1000個(gè)神經(jīng)元進(jìn)行全連接，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后輸出被訓(xùn)練的數(shù)值。