基于SVM的天然气管道泄漏次声波检测技术研究

【摘要】：为了有效的对天然气管道泄漏进行及时识别,根据管道泄漏信号特征,本文采用了次声波检测技术进行长距离输气管道泄漏检测。结合支持向量机(SVM)人工智能识别理论,提出了基于次声波-SVM的管道泄漏智能识别方法。应用该智能识别方法对实际天然气管道泄漏进行检测实验研究,同时对影响SVM识别准确度的三类核函数进行了对比分析。实验结果表明:基于次声波-SVM(RBF核函数)的检测模型识别准确率最高,且该方法可以有效满足长输管道的泄漏检测。 【作者单位】： 广西天然气管道有限责任公司;
【关键词】： 管道泄漏 次声波 支持向量机(SVM) 模式识别
【分类号】：TE973.6
【正文快照】： 1引言随着“西气东输”等天然气输送管道工程的建设,由于管线铺设距离的延长,服务期的增长,地质灾害以及第三方破坏现象的逐年增加继而导致管道泄漏现象的频繁发生[1,2]。目前,国内外常用的天然气管道泄漏检测技术主要采用负压波检测、光纤检测、声波检测以及漏磁检测技术。其

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