Page 129 - 2024年第55卷第8期
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可用于对泄漏事件判别的参考依据。
                  ( 2)VMD方法可有效用于瞬态泄漏信号的滤波,可在保留信号波形特征的基础上,获得更平滑的
              信号。同时,利用标准化方法对实验数据进行预处理,可以增强信号的泄漏特征,有利于对常压、小
              尺度泄漏进行检测。
                  ( 3)利用 CNN对压力泄漏信号进行特征提取,能够有效提升 LSTM、BiLSTM和 GRU等 RNN模型
              的预测精度和泛化性。本文所构建的泄漏模型能够有效实现小尺度泄漏检测,预测精度和泛化性良
              好,其中 CNN - GRU模型的性能最优,对全部数据和测试集的精度分别达到了 99.56%和 96.74%。


              参 考 文 献:

                [ 1] 杨开林.长距离输水水力控制的研究进展与前沿科学问题[J].水利学报,2016,47(3):424 - 435.
                [ 2] 杨启贵,张传健,颜天佑,等.长距离 调 水 工 程 建 设 与 安 全 运 行 集 成 研 究 及 应 用 [J].岩 土 工 程 学 报,
                      2022,44(7):1188 - 1210.
                [ 3] QIZ,ZHENGF,GUOD,etal.Acomprehensiveframeworktoevaluatehydraulicandwaterqualityimpactsof
                       pipebreaksonwaterdistributionsystems [J].WaterResourcesResearch,2018,54(10):8174 - 8195.
                [ 4] LUW,ZHANGL,LIANGW,etal.Researchonasmall - noisereductionmethodbasedonEMDanditsapplica
                       tioninpipelineleakagedetection [J].JournalofLossPreventionintheProcessIndustries,2016,41:282 - 293.
                [ 5] CHENQ,SHENG,JIANGJ,etal.Effectofrubberwashersonleaklocationforassembledpressurizedliquid
                       pipelinebasedonnegativepressurewavemethod[J].ProcessSafetyandEnvironmentalProtection,2018,119:
                      181 - 190.
                [ 6] 郭新蕾,郑飞飞,马朝猛,等.输水管道泄漏的探地雷达检测原理和现象机理分析[J].水利学报,2021,
                      52(7):781 - 792.
                [ 7] SEKHAVATIJ,HASHEMABADISH,SOROUSH M.Computationalmethodsforpipelineleakagedetectionand
                       localization:A review andcomparativestudy[J].JournalofLossPreventionintheProcessIndustries,2022,
                      77:104771.
                [ 8] 王辰,刘庆文,陈典,等.基于 分 布 式 光 纤 声 波 传 感 的 管 道 泄 漏 监 测 [J].光 学 学 报,2019,39(10):
                      119 - 125.
                [ 9] XIAOR,JOSEPH PF,MUGGLETONJM,etal.Limitsforleaknoisedetectioningaspipesusingcrosscorre
                       lation[J].JournalofSoundandVibration,2022,520:116639.
                [10] GUOC,WENY,LIP,etal.AdaptivenoisecancellationbasedonEMDinwater - supplypipelineleakdetection
                       [J].Measurement,2016,79:188 - 197.
                [11] XUP,DU R, ZHANG Z.Predictingpipelineleakageinpetrochemicalsystem throughGAN andLSTM[J].
                       Knowledge - BasedSystems,2019,175:50 - 61.
                [12] LIQ,SHIY,LINR,etal.Anoveloilpipelineleakagedetectionmethodbasedonthesparrowsearchalgorithm
                       andCNN [J].Measurement,2022,204:112122.
                [13] 贾文龙,孙溢彬,汤丁,等.基于支持 向 量 机 的 输 气 管 道 泄 漏 压 降 信 号 智 能 识 别 方 法 [J].化 工 进 展,
                      2022,41(9):4713 - 4722.
                [14] ZHANGX,SHIJ,YANGM,etal.Real - timepipelineleakdetectionandlocalizationusinganattention - based
                       LSTM approach [J].ProcessSafetyandEnvironmentalProtection,2023,174:460 - 472.
                [15] LANGX,LIP,HU Z, etal.Leakdetectionandlocationofpipelinesbasedonlmdandleastsquarestwin
                       supportvectormachine [J].IEEEAccess,2017,5:8659 - 8668.
                [16] KIM J,CHAEM,HANJ,etal.Thedevelopmentofleakdetectionmodelinsubseagaspipelineusingmachine
                       learning[J].JournalofNaturalGasScienceandEngineering,2021,94:104134.
                [17] ULLAH N,AHMEDZ,KIM JM.Pipelineleakagedetectionusingacousticemissionandmachinelearningalgo
                       rithms[J].Sensors,2023,23(6):3226.
                [18] 谭震,郭新蕾,李甲振,等.基于多尺度卷积神经网络的管道泄漏检测模型 研 究 [J].水 利 学 报,2023,
                      54(2):220 - 231.

                                                                                                   0
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