【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油气管线监测和故障预警，尤其涉及长距离油气管线故障预警及定位方法及系统。
技术介绍
1、长距离油气管线的故障预警及定位对油气运输的安全性和经济性具有重要意义，尤其是对于长度超过50公里的管线，故障监测的难度大幅增加。长距离油气管线运行环境复杂，多种因素如腐蚀、裂纹、外力损坏等可能导致管线泄漏或破裂，这些问题需要及时检测和定位，以避免严重的环境污染和经济损失。
2、目前，常用的油气管线监测技术(中国专利技术专利，公开号：cn117553852a，名称：一种光纤的多参量监测传感系统)主要依赖于光纤传感技术，如光纤多参量监测系统。这些系统通常使用光纤传感器采集温度、压力、应变等多种物理参量的数据，并基于固定阈值或浮动阈值的设置进行预警。然而，这种方法存在以下缺陷：
3、光纤传感器的数据处理复杂，受噪声影响大，导致故障定位精度不足，尤其是在长距离管线上，信号衰减显著；现有系统通常依赖固定阈值，无法根据实时监测数据动态调整预警阈值，容易产生误报或漏报；采用单一模态的数据处理方式，无法有效融合多种特征数据，导致信息利用率低。
技术实现思路
1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本专利技术提供长距离油气管线故障预警及定位方法及系统，本专利技术基于磁声耦合导波信号的采集，结合多模态深度集成网络和跨模态自注意力机制，通过多次迭代误差校正，实现了对长距离油气管线故障的高精度定位，并通过动态调整预警策略，显著提升预警的准确性和及时性。
2、一种长距离油气管
3、通过磁声耦合激励器生成自适应调制的导波信号，利用布置在油气管线上的光纤布拉格光栅传感器实时采集导波传播引起的应变变化数据，并在特定位置应用超材料涂层以增强特定频率的反射波场，得到同步后的初步处理数据；
4、将同步后的初步处理数据进行加权互补相关性矩阵融合处理，以提取和增强多尺度特征，并通过自适应特征筛选和归一化处理得到归一化特征数据；
5、将归一化特征数据输入多模态深度集成网络，利用跨模态自注意力机制融合多模态特征，并通过递归分析和自适应分类生成故障分类数据；
6、利用故障分类数据，通过逆向波传播计算进行迭代误差校正和多模态特征约束优化，得到优化后的故障定位数据，实现故障位置的精确定位；
7、基于优化后的故障定位数据和故障分类数据，构建故障趋势预测模型，生成故障趋势预测数据，并通过动态调整预警阈值触发故障预警，生成故障预警数据，并对故障预警数据进行反馈更新以优化预警策略。
8、优选的，磁声耦合激励器生成的导波信号的频率和幅度根据油气管线的实时运行状态，通过调整磁声耦合激励器的磁场强度和频率实现动态调节，使磁声耦合激励器生成的导波信号在不同的环境条件下能够适应变化的传播路径和材料特性。
9、优选的，光纤布拉格光栅传感器采集的应变变化数据通过多级滤波器进行噪声滤除，多级滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器，以分别去除低频背景噪声、高频尖锐噪声以及非目标频段的干扰信号，从而生成信噪比优化后的初步处理数据。
10、优选的，加权互补相关性矩阵融合处理的加权系数wi通过以下公式计算：
11、
12、其中，wi表示第i个数据源的加权系数；ci表示第i个数据源的相关性值；n表示数据源的总数；j表示加权求和过程中遍历的每一个数据源索引。
13、优选的，多尺度特征提取通过离散小波变换实现，离散小波变换将同步后的初步处理数据f(t)分解为多个尺度的子带信号，其变换公式为：
14、
15、其中，f(t)为原始信号；ψj，k(t)表示离散小波基函数；cj，k表示相应的分解系数；j表示尺度参数；k表示平移参数。
16、优选的，多模态深度集成网络通过以下递归计算公式进行递归分析：
17、fn+1＝f(w·fn+b)
18、其中，fn+1表示第n+1层的特征向量；fn表示第n层的特征向量；w为权重矩阵，定义了特征向量的线性组合关系；b为偏置项，用于调整特征向量的值域范围；f为激活函数，作用于线性组合后的结果以引入非线性特征。
19、优选的，跨模态自注意力机制根据不同模态特征的相似度和差异性来调整注意力权重，所述相似度和差异性的计算基于特征向量的点积运算与归一化处理，生成注意力权重矩阵，用于指导跨模态特征的加权融合。
20、优选的，迭代误差校正方法采用以下优化公式进行误差校正：
21、
22、其中，li+1为第i+1次迭代的故障定位结果；li为第i次迭代的故障定位结果，表示当前的故障位置估计值；α为学习率，决定每次迭代的步长；为故障定位误差函数的梯度，用于调整故障位置估计的偏移量。
23、优选的，多模态特征约束优化基于时延特征、相位特征和频谱特征的联合约束，通过对迭代误差校正后的故障定位数据进行多次微调，提高最终优化后的故障定位数据的精度。
24、一种用于实施所述长距离油气管线故障预警及定位方法的系统，包括以下模块：
25、磁声耦合激励模块，用于生成自适应调制的导波信号；
26、光纤布拉格光栅传感模块，布置在油气管线上，用于实时采集导波传播引起的应变变化数据；
27、超材料涂层模块，应用在油气管线的特定位置，用于增强特定频率的反射波场；
28、数据融合处理模块，用于对采集的同步后的初步处理数据进行加权互补相关性矩阵融合处理，并提取和增强多尺度特征，通过自适应特征筛选和归一化处理得到归一化特征数据；
29、多模态深度集成网络模块，用于接收归一化特征数据，利用跨模态自注意力机制融合多模态特征，并通过递归分析和自适应分类生成故障分类数据；
30、迭代逆向波传播定位模块，用于接收故障分类数据，通过逆向波传播计算进行迭代误差校正和多模态特征约束优化，生成优化后的故障定位数据，实现故障位置的精确定位；
31、故障趋势预测与预警模块，用于基于优化后的故障定位数据和故障分类数据构建故障趋势预测模型，生成故障趋势预测数据，并通过动态调整预警阈值触发故障预警，生成故障预警数据，并对故障预警数据进行反馈更新以优化预警策略。
32、相比于现有技术，本专利技术的优点及有益效果在于：
33、本专利技术通过迭代误差校正和逆向波传播计算对故障位置进行高精度修正，实现50公里以上长距离管线的精准故障定位；
34、本专利技术基于故障趋势预测模型动态调整预警阈值，适应故障发展的变化趋势，减少误报和漏报；
35、本专利技术利用多模态深度集成网络融合多种特征数据，提升对复杂故障的识别能力。
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1.一种长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，磁声耦合激励器生成的导波信号的频率和幅度根据油气管线的实时运行状态，通过调整磁声耦合激励器的磁场强度和频率实现动态调节，使磁声耦合激励器生成的导波信号在不同的环境条件下能够适应变化的传播路径和材料特性。
3.根据权利要求1所述的长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，光纤布拉格光栅传感器采集的应变变化数据通过多级滤波器进行噪声滤除，多级滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器，以分别去除低频背景噪声、高频尖锐噪声以及非目标频段的干扰信号，从而生成信噪比优化后的初步处理数据。
4.根据权利要求1所述的长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，加权互补相关性矩阵融合处理的加权系数wi通过以下公式计算：
5.根据权利要求4所述的长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，多尺度特征提取通过离散小波变换实现，离散小波变换将同步后的初步处理数据f(t)分解为多个尺度的子带信号，其变换公式为
6.根据权利要求1所述的长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，多模态深度集成网络通过以下递归计算公式进行递归分析：
7.根据权利要求6所述的长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，跨模态自注意力机制根据不同模态特征的相似度和差异性来调整注意力权重，所述相似度和差异性的计算基于特征向量的点积运算与归一化处理，生成注意力权重矩阵，用于指导跨模态特征的加权融合。
8.根据权利要求1所述的长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，迭代误差校正方法采用以下优化公式进行误差校正：
9.根据权利要求1所述的长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，多模态特征约束优化基于时延特征、相位特征和频谱特征的联合约束，通过对迭代误差校正后的故障定位数据进行多次微调，提高最终优化后的故障定位数据的精度。
10.一种用于实施权利要求1-9任一所述长距离油气管线故障预警及定位方法的系统，其特征在于，包括以下模块：
...【技术特征摘要】
1.一种长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，磁声耦合激励器生成的导波信号的频率和幅度根据油气管线的实时运行状态，通过调整磁声耦合激励器的磁场强度和频率实现动态调节，使磁声耦合激励器生成的导波信号在不同的环境条件下能够适应变化的传播路径和材料特性。
3.根据权利要求1所述的长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，光纤布拉格光栅传感器采集的应变变化数据通过多级滤波器进行噪声滤除，多级滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器，以分别去除低频背景噪声、高频尖锐噪声以及非目标频段的干扰信号，从而生成信噪比优化后的初步处理数据。
4.根据权利要求1所述的长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，加权互补相关性矩阵融合处理的加权系数wi通过以下公式计算：
5.根据权利要求4所述的长距离油气管线故障预警及定位方法，其特征在于，多尺度特征提取通过离散小波变换实现，离散小波变换将同步后的初...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭海英，曹领，牛帅翔，孙庆珍，牛崇高，王耀军，
申请(专利权)人：星辰高科河南有限公司，
类型：发明
国别省市：
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