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基于STFT圖像特征的天然氣管道預警技術(shù)研究
DOI:
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作者:
作者單位:

西安科技大學(xué) 安全科學(xué)與工程學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TN20

基金項目:

國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目


Research on gas pipeline early warning technology based on STFT image features
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    摘要:

    基于相位敏感光時(shí)域反射計(Φ-OTDR)的分布式光纖微振動(dòng)傳感系統,使用STFT算法對中石油西南某地20km天然氣管道周?chē)l(fā)生六類(lèi)事件(噪聲、機械破環(huán)、人工挖掘、榔頭敲擊、人跳躍以及人踏步通行)的振動(dòng)數據進(jìn)行時(shí)頻域圖像化,然后通過(guò)BP、SVM、GoogLeNet等算法進(jìn)行六類(lèi)事件的分類(lèi)預測。該方法首先利用Φ-OTDR系統采集管道同溝敷設光纜一芯中瑞利后向散射光信號,從中提取出振動(dòng)事件的振動(dòng)信號,然后通過(guò)STFT對時(shí)間-空間圖像的采集,最后對圖像數據利用算法進(jìn)行振動(dòng)事件的識別。現場(chǎng)實(shí)時(shí)監測獲取的數據表明:利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法對振動(dòng)事件識別,相較于傳統的隨機森林、K近鄰、SVM算法以及深度學(xué)習GoogLeNet算法,機械破壞事件的誤報率低至0%,人工挖掘事件的誤報率低至0%,適合應用于實(shí)際的天然氣管道監測。

    Abstract:

    Based on the distributed optical fiber micro-vibration sensing system of φ -OTDR, STFT algorithm is used to image the vibration data of six kinds of events (Noise, mechanical break, artificial dig, hammer, jump and one step) around a 20km natural gas pipeline in southwest China in time and frequency domain. Then six kinds of events are classified and predicted by BP, SVM, GoogLeNet and other algorithms. Firstly, the φ -OTDR system was used to collect Rayleigh backscattered light signals and extract vibration signals of vibration events. Then, the time-space images were collected by STFT. Finally, the vibration events were identified by the algorithm of images. The experimental results showed that compared with the traditional random forest, K-nearest neighbor, SVM and GoogLeNet. The false alarm rate of mechanical break and artificial dig are calculated to be as low as 0%, The proposed algorithm is suitable for applications in a complex field environment.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

姚瑞煦,李俊,張訢煒,張家瑞,張鼎博,范斌斌,馬天,王偉峰,翟小偉.基于STFT圖像特征的天然氣管道預警技術(shù)研究計算機測量與控制[J].,2023,31(4):83-89.

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  • 收稿日期:2022-07-27
  • 最后修改日期:2022-08-25
  • 錄用日期:2022-08-25
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2023-04-24
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