基于卷积长短期记忆网络的泄漏监测算法研究

针对长距离输送管道的应用中,沿线参数无法逐点测量,采用显式数学模型的方法并不完全能获得全部准确数值,提出一种基于卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM)的流量预测方法。该方法使用CNN网络拟合空间特征,LSTM探索时间特征。采用从实际运行管道中收集的真实数据训练出对应的深度学习模型,从而可根据沿线压力梯度预测流量,误差范围为0.3%～0.7%管道输量。将该模型用于泄漏监测,可以通过连续监测预测与实际流量之间的偏差发现管道泄漏。确定泄漏点位置时采用了基于相关压力点之间曲线距离算法。在实际管道上的现场测试表明,新算法不仅稳定有效,而且在管道设备运行过程中不会产生错误报警。