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長(zhǎng)慶油田油氣輸送管道發(fā)展迅速，油氣管道里程也越來(lái)越長(zhǎng)。部分油氣管道年代較長(zhǎng)，管道腐蝕情況較嚴(yán)重，發(fā)生油氣管道泄漏的危險(xiǎn)系數(shù)很高。而油氣管道一旦發(fā)生泄漏，將造成嚴(yán)重的事故，危害巨大。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是目前最有效的分類識(shí)算法之一。采集長(zhǎng)慶油田油氣管道的正常壓力波信號(hào)和管道泄漏時(shí)的壓力波信號(hào)，并對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，分別對(duì)正常的壓力波信號(hào)和泄漏時(shí)壓力波信號(hào)進(jìn)行小波變換分析，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析結(jié)果顯示，此算法對(duì)長(zhǎng)慶油田原油、天然氣的傳輸管道泄漏問(wèn)題，均具有有效的檢測(cè)能力。當(dāng)油氣管道內(nèi)的壓力差變化達(dá)到5%以上時(shí)，油氣管道泄漏的檢測(cè)、預(yù)報(bào)精度接近100%。當(dāng)油氣管道內(nèi)的壓力差變化低于5%，需要根據(jù)實(shí)際情況分析，檢測(cè)精度跟實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的樣本數(shù)量密切相關(guān)。
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