基于分布式温度和振动光纤信号的智能油管泄漏监测系统

《Frontiers in Big Data》：Intelligent leak monitoring of oil pipeline based on distributed temperature and vibration fiber signals

　　针对单信号监测存在特征提取不足和抗干扰能力弱的问题，本研究构建了分布式光纤温度振动双信号同步采集实验平台，设计双参数融合残差神经网络模型，通过融合温度和振动信号的时空特征，实现管道泄漏92.16%的分类准确率和1米定位精度，解决了小泄漏识别难和干扰多的问题。

　　管道泄漏是能源运输过程中常见的安全隐患，可能导致严重的环境破坏、经济损失甚至人员伤亡。因此，对管道泄漏进行实时监测与准确识别具有重要意义。当前，管道泄漏监测技术主要依赖单一信号，如温度信号或振动信号，但这些方法存在明显的局限性。例如，温度信号容易受到环境温度变化的影响，导致误判；而振动信号则容易受到管道运行噪声的干扰，难以准确区分泄漏振动与正常运行振动。为了克服这些挑战，本文构建了一个基于分布式光纤的温度与振动联合监测系统，并采集了3530组同步的时空信号数据，以此为基础提出了一种双参数融合的残差神经网络模型，实现了92.16%的泄漏状态识别准确率和1米的泄漏定位精度。这种方法不仅提升了泄漏识别和定位的准确性，还有效解决了单一信号监测中特征提取不足和抗干扰能力弱的问题，为石油行业的管道泄漏监测与实时预警提供了可靠的技术支持。

在实际应用中，泄漏往往是一个复杂且持续的过程，单个信号可能无法全面反映泄漏的真实情况。而通过同时采集温度和振动信号，可以更全面地提取泄漏特征，从而提高识别的可靠性。温度信号能够反映泄漏导致的局部温度升高，而振动信号则能捕捉泄漏引起的机械扰动。两者的结合不仅能够增强信号特征的多样性，还能在一定程度上消除环境干扰对单一信号识别的影响。本文通过实验平台构建和信号采集，验证了这种双参数融合方法的有效性，并通过模型训练和优化，进一步提升了识别与定位的性能。

构建实验平台是本研究的关键步骤之一。实验平台采用20米长、直径为60毫米的钢管，并在其表面设置多个直径为2毫米和3毫米的人工泄漏孔。通过改变泄漏孔的直径和间距，可以模拟不同类型的泄漏情况，同时确保模型能够准确识别泄漏的位置。为了增强模型的泛化能力，实验平台还设计了多组泄漏情况，包括单点泄漏和多点同时泄漏。这种设计使得模型在面对复杂泄漏场景时具备更强的适应性。此外，为了提升信号采集的效率和质量，实验中采用了分布式光纤温度（DTS）和振动（DVS）监测系统，这些系统能够提供连续的时空信号，并通过信号预处理和温度校准等步骤提高数据的可靠性。

模型的构建基于深度学习技术，特别是残差神经网络（ResNet）结构。ResNet通过引入跳连机制，有效解决了传统深度卷积神经网络在训练过程中出现的梯度消失和收敛缓慢等问题。与传统的卷积神经网络相比，ResNet能够在保持网络深度的同时，更高效地提取信号特征，并实现更准确的分类和回归任务。本研究通过双参数融合的方式，将温度和振动信号分别输入到ResNet的不同分支中，再通过特征融合机制进行整合，从而实现对泄漏状态的智能识别和定位。模型的结构设计确保了信号的时空特征能够被充分提取，同时减少了人工特征选择的需要，提升了系统的智能化水平。

在模型训练过程中，采用了多种优化算法进行对比分析，包括Adam、SGD、AdaGrad、RMSProp和AdaDelta。通过100轮训练，结果表明Adam优化器在准确率和计算效率方面表现最佳。Adam结合了动量梯度下降和自适应学习率调整的优势，能够更高效地进行参数更新，从而加快模型收敛速度。此外，模型在训练过程中还采用了批量归一化（Batch Normalization）和正则化（Regularization）等技术，以减少过拟合现象，提升模型的泛化能力和稳定性。批量归一化通过调整每层输入的均值和方差，使得训练过程更加高效，而正则化则通过控制模型参数的大小，防止模型复杂度过高，从而提升其鲁棒性。

模型的评估采用了多种指标，包括分类准确率、回归误差（MAE）和决定系数（R2）。分类任务中，模型在训练初期分类损失迅速下降，随后在较低水平波动，最终趋于稳定，表明模型在分类任务中具备良好的收敛性。而回归任务中，模型的预测误差在训练初期快速下降，随后在较低水平波动，显示出模型在泄漏定位方面的高精度。R2值达到0.9857，说明模型在预测定位时具有很高的相关性。此外，通过统计检验（McNemar检验）进一步验证了模型的性能，结果表明ResNet模型在泄漏识别和定位任务中表现优于其他模型，且其置信区间不重叠，说明其性能具有显著性。

本文的研究成果不仅为管道泄漏监测提供了新的思路，还为石油行业构建智能化、实时化的监测系统奠定了基础。同时，本文提出的方法具有较高的应用潜力，例如，通过引入区块链技术，可以实现自动化预警和维护流程，从而减少因泄漏导致的腐蚀、介质损失和环境污染等问题，延长管道的使用寿命。此外，通过构建“物理实体—数字模型—数据交互—决策反馈”的闭环系统，可以实现对管道状态的全面数字化映射，推动管道监测技术向更高级别的智能发展。

未来，研究团队计划进一步丰富数据集，涵盖更多管道长度、直径、环境干扰条件以及直管和弯管中信号的差异。这将有助于模型在更复杂的应用场景中提升识别和定位的准确性。同时，研究团队还将探索振动波特征识别方法，以拓展模型的应用边界，并优化模型的结构和处理逻辑，从而提高泄漏评估机制的可靠性。此外，为了在模型复杂度和实时性之间取得更好的平衡，研究团队还将考虑对模型进行结构剪枝和量化，以降低计算成本，同时保持较高的识别准确率。这将使模型在嵌入式硬件上具备更强的适应性，从而在低负载场景中实现更快的实时响应。

总的来说，本文通过构建双参数融合的残差神经网络模型，实现了对管道泄漏的高精度识别与定位。该方法不仅解决了传统单一信号监测的不足，还为管道监测技术的智能化发展提供了新的方向。随着深度学习技术的不断进步，未来的管道监测系统有望实现更高的自动化水平，更广泛的应用场景以及更高效的实时响应能力。这将为能源运输的安全性提供更有力的保障，并推动相关技术在更复杂环境中的落地应用。