王闯
- 作品数：25 被引量：47H指数：4
- 供职机构：东北石油大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程电子电信更多>>
- 基于门控注意网络模型的天然气管道泄漏检测新方法
- 2025年
- 准确的泄漏检测对维护天然气管道运行安全至关重要。近年来,深度学习已成为天然气管道泄漏检测的常用方法,但由于天然气管道数据具有复杂的时间动态特性,进而导致大多数深度学习方法在识别泄漏类型方面难以取得优异的性能。此外,检测模型的初始超参数选择通常是随机的,这也可能会导致识别性能不稳定。为了提升天然气管道泄漏检测的准确性,提出一种基于麻雀搜索算法的门控注意网络模型(Sparrow Search Algorithm-based Gate Attention Network, SGAN)。首先,为了提取有效且具有鲁棒性的数据特征,采用带交叉熵函数的麻雀搜索算法对门控循环单元的初始超参数进行全局搜索;然后,设计了一种异常注意力机制,通过对数据特征进行加权来放大正常和泄漏数据之间的区分差异;最后,将所提算法应用于天然气管道的泄漏检测。研究结果表明:(1) SGAN模型能够实现模型超参数的自适应优化,并加快了模型的收敛速度,使模型性能更加稳定;(2) SGAN模型通过对正常与泄漏特征进行加权处理,显著提升了数据特征的区分效果;(3) SGAN模型的学习表示能力和泛化能力得到了明显加强,以此提高了对数据的分类性能;(4) SGAN模型能够显著提高天然气管道泄漏检测的准确率和召回率,可减少误报率和漏报率,并且其性能明显优于常规分类算法。结论认为,SGAN模型通过自适应优化和异常注意力机制结合,能精准识别泄漏特征,并快速响应天然气管道中的泄漏情况,有效提升了检测的准确性和可靠性,显著降低了安全事故风险,为天然气管道泄漏检测提供了一种高效、智能的解决新方案。
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- 关键词：天然气管道泄漏检测自适应优化
- 基于迁移学习LSTM的长输油管道泄漏实时检测系统
- 本发明属于油田生产设备技术领域，具体涉及一种基于迁移学习LSTM的长输油管道泄漏实时检测系统，包括以下步骤：1、通过长输油管道泄漏实验平台采集数据，包含正常数据和泄露数据，通过数据训练，使LSTM网络检测准确率达到达95...
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- 基于事件触发的全信息粒子群优化器及其应用被引量：6
- 2023年
- 针对标准粒子群优化算法存在早熟收敛和容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于事件触发的全信息粒子群优化算法(Event-triggering-based full-information particle swarm optimization,EFPSO).首先,引入一类基于粒子空间特性的事件触发策略实现粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的模态切换,更好地维持了算法搜索和收敛能力之间的动态平衡.然后,鉴于引入历史信息能够降低算法陷入局部最优的可能性,提出一种全信息策略来克服PSO算法搜索能力不足的缺陷.数值仿真实验表明,EFPSO算法在种群多样性、收敛率、成功率方面优于其他改进的PSO算法.最后,应用EFPSO算法对变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)去噪算法进行改进,并在现场管道信号去噪取得了很好的效果.
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- 关键词：去噪算法
- 一种大广角鱼眼镜头的立体标定设备及标定方法
- 一种大广角鱼眼镜头的立体标定设备及标定方法，涉及鱼眼镜头的标定领域。为解决当对标志点覆盖率较大的图像标定，由于图像边缘位置的标志点畸变强度较大，导致传统的鱼眼相机模型无法标定以及解决现有标定法中需要多次拍摄标定板的问题。...
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- 一种大广角鱼眼镜头的立体标定设备及标定方法
- 一种大广角鱼眼镜头的立体标定设备及标定方法，涉及鱼眼镜头的标定领域。为解决当对标志点覆盖率较大的图像标定，由于图像边缘位置的标志点畸变强度较大，导致传统的鱼眼相机模型无法标定以及解决现有标定法中需要多次拍摄标定板的问题。...
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- 渤海NB35-2油田调驱剂筛选及其性能评价
- 渤海油田稠油储量十分巨大，受沉积环境影响，渤海油藏不仅原油黏度和密度较高，而且非均质性比较严重，加之边水和底水干扰，水驱开发突进现象十分严重，采收率通常不到18%。因此，必须筛选出一种性能较优的调驱剂，增加油水流度比，且...
- 王闯
- 关键词：稠油聚合物凝胶调驱驱油效果模糊综合评判
- 文献传递
- 改进VMD算法在管道泄漏检测中的应用被引量：10
- 2020年
- 针对VMD(Variational Mode Decomposition)算法分解后的有效模态分量选择困难以及去噪效果不理想的问题,提出了一种改进的VMD算法。将VMD算法和相关系数以及峭度结合选择有效模态分量,利用小波变换去除筛选后分量的高频噪声,最后将有效模态分量与滤波后的模态分量进行重构。实验结果表明,与其他算法相比,改进的VMD算法能较精确地选取有效模态分量,具有较好的去噪效果,验证了在管道泄漏检测中的有效性。
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- 关键词：相关系数峭度小波变换管道泄漏检测
- 一种石油管道故障诊断方法及系统、存储介质和石油管道故障诊断设备
- 一种石油管道故障诊断方法及系统、存储介质和石油管道故障诊断设备，属于管道故障诊断与分类技术领域，用以解决现有的智能方法在数据类别非均衡情况下无法达到高准确率的问题，包括步骤如下：步骤一，利用传感器采集不同泄漏程度以及正常...
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- 改进的PSO-VMD算法及其在管道泄漏检测中的应用被引量：10
- 2021年
- 针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法分解后有效模态分量选择困难以及去噪效果不理想等问题,将粒子群(PSO:Particle Swarm Optimization)与VMD算法结合,提出一种基于混沌和Sigmoid函数改进PSO的优化算法。利用改进的PSO算法优化VMD的分解模态数k和惩罚因子α,进行模态分解,然后计算各模态分量概率密度函数与信号概率密度函数之间的欧氏距离(ED:Euclidean Distance),选取有效模态分量重构信号。实验结果表明,该算法与VMD-CORR(Variational Mode Decomposition-Correlation Coeffificient)算法和EMD-ED(Empirical Mode Decomposition-Euclidean Distance)算法相比,仿真信号和实际管道泄漏信号都得到了较好的去噪效果,并验证了其在管道泄漏检测中的有效性。
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- 关键词：SIGMOID函数欧氏距离管道泄漏检测
- 一种面向类不平衡数据场景的数模双驱动油气管网故障诊断方法及系统
- 一种面向类不平衡数据场景的数模双驱动油气管网故障诊断方法及系统，涉及油气管网的故障诊断领域，旨在解决当前智能故障诊断模型在处理油田类不平衡数据集时所面临的过拟合问题，以及降低误报和漏报的风险。主要步骤如下：深入理解油气在...
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