本發(fā)明涉及石油管道，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的石油管道泄漏監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法。

背景技術(shù)：

1、隨著全球石油能源的需求不斷增長(zhǎng)，石油管道的運(yùn)輸任務(wù)變得愈加繁重，管道的安全性問(wèn)題也日益受到關(guān)注，石油管道泄漏不僅會(huì)導(dǎo)致能源的浪費(fèi)，還會(huì)對(duì)環(huán)境造成嚴(yán)重污染，甚至威脅到人員安全，因此，石油管道的泄漏監(jiān)測(cè)和預(yù)警變得尤為重要，現(xiàn)有的石油管道泄漏監(jiān)測(cè)技術(shù)大致可以分為兩類(lèi)：基于傳感器的監(jiān)測(cè)方法和基于數(shù)據(jù)分析的監(jiān)測(cè)方法。

2、基于傳感器的監(jiān)測(cè)方法是目前石油管道泄漏檢測(cè)中最常見(jiàn)的技術(shù)手段之一，其原理是通過(guò)在管道沿線布置各種傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管道內(nèi)部或周?chē)沫h(huán)境變化，如壓力、溫度、流量等一系列物理量的變化，當(dāng)這些參數(shù)發(fā)生異常波動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)發(fā)出警報(bào)，提示可能存在泄漏，然而，這種方法也存在一些顯著的缺陷，首先，傳感器的布置成本較高，且傳感器在長(zhǎng)期運(yùn)行中容易發(fā)生故障，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的丟失或不準(zhǔn)確，其次，傳統(tǒng)的傳感器監(jiān)測(cè)方法通常只能檢測(cè)到管道的局部異常，無(wú)法全面準(zhǔn)確地反映整個(gè)管道的泄漏情況，容易出現(xiàn)漏報(bào)和誤報(bào)的現(xiàn)象。

3、另一方面，基于數(shù)據(jù)分析的監(jiān)測(cè)方法近年來(lái)逐漸成為研究的熱點(diǎn)，該方法利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)，結(jié)合大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)管道泄漏的精確預(yù)測(cè)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法大多依賴(lài)于人工特征提取和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)和決策樹(shù)等，然而，這些方法的性能受到數(shù)據(jù)質(zhì)量和特征選擇的限制，且對(duì)于高維數(shù)據(jù)和復(fù)雜模式的處理能力較弱，難以應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)控中復(fù)雜的變化情況。

4、近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，也為石油管道泄漏監(jiān)測(cè)提供了新的思路，深度學(xué)習(xí)通過(guò)自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征，能夠有效處理高維數(shù)據(jù)，且在小樣本學(xué)習(xí)和特征表示方面具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，尤其是變分自編碼器和自注意力機(jī)制等技術(shù)的引入，進(jìn)一步提升了深度學(xué)習(xí)在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)的表現(xiàn)，通過(guò)構(gòu)建適應(yīng)性的深度學(xué)習(xí)模型，能夠?qū)崿F(xiàn)更高效的管道泄漏模式識(shí)別和異常檢測(cè)，從而提高泄漏檢測(cè)的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性。

5、然而，盡管深度學(xué)習(xí)在石油管道泄漏監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用取得了一定的進(jìn)展，現(xiàn)有的技術(shù)仍然存在一些問(wèn)題，首先，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練通常需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，而標(biāo)注數(shù)據(jù)的獲取往往具有較高的成本且不易獲得，尤其是在石油管道這種特定領(lǐng)域，泄漏事件的發(fā)生并不頻繁，導(dǎo)致訓(xùn)練數(shù)據(jù)難以滿(mǎn)足深度學(xué)習(xí)模型對(duì)數(shù)據(jù)量的要求，其次，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法在面對(duì)少量標(biāo)注數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)較差，容易導(dǎo)致過(guò)擬合問(wèn)題，影響模型的泛化能力，此外，當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的管道泄漏檢測(cè)方法大多采用單一模型進(jìn)行訓(xùn)練，缺乏多模型融合和聯(lián)合優(yōu)化的能力，導(dǎo)致其在復(fù)雜場(chǎng)景中的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性仍有待提升。

6、針對(duì)這些問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的石油管道泄漏監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，結(jié)合了半監(jiān)督變分自編碼器與改進(jìn)的deit模型，通過(guò)引入自監(jiān)督學(xué)習(xí)、教師-學(xué)生機(jī)制以及多模型聯(lián)合優(yōu)化，能夠有效提升石油管道泄漏監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性，該方法不僅能夠在少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行有效訓(xùn)練，還能夠通過(guò)對(duì)潛在特征和泄漏模式特征的聯(lián)合學(xué)習(xí)，生成早期預(yù)警信號(hào)，為石油管道的安全運(yùn)營(yíng)提供更加可靠的技術(shù)支持。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種基于深度學(xué)習(xí)的石油管道泄漏監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，本發(fā)明能夠在石油管道泄漏監(jiān)測(cè)中提供高效、科學(xué)的優(yōu)化方案，為實(shí)際應(yīng)用帶來(lái)顯著的技術(shù)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種基于深度學(xué)習(xí)的石油管道泄漏監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，包括如下步驟：

3、s1、獲取石油管道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；

4、s2、構(gòu)建半監(jiān)督變分自編碼器，采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法挖掘未標(biāo)注數(shù)據(jù)的潛在結(jié)構(gòu)，并結(jié)合少量標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練；

5、s3、采用半監(jiān)督變分自編碼器對(duì)石油管道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行表示學(xué)習(xí)，提取潛在特征；

6、s4、將生成的潛在特征輸入至改進(jìn)的deit模型，deit模型通過(guò)引入自注意力機(jī)制和圖像變換網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行小樣本學(xué)習(xí)，提取管道泄漏模式特征；

7、s5、通過(guò)引入教師-學(xué)生機(jī)制優(yōu)化deit模型的自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，教師模型通過(guò)生成偽標(biāo)簽對(duì)學(xué)生模型進(jìn)行訓(xùn)練；

8、s6、聯(lián)合優(yōu)化半監(jiān)督變分自編碼器與deit模型，通過(guò)聯(lián)合訓(xùn)練使半監(jiān)督變分自編碼器挖掘到的潛在特征與deit模型提取的泄漏模式特征相匹配，基于訓(xùn)練后的半監(jiān)督變分自編碼器與deit模型生成早期預(yù)警信號(hào)；

9、s7、根據(jù)早期預(yù)警信號(hào)判定是否發(fā)生泄漏，對(duì)監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，結(jié)合早期預(yù)警信號(hào)生成最終的泄漏監(jiān)測(cè)報(bào)告。

10、可選的，所述s1包括以下步驟：

11、s11、獲取石油管道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，包括壓力、流量、溫度數(shù)據(jù)，并利用小波變換進(jìn)行去噪處理；

12、s12、進(jìn)行異常值檢測(cè)，去除異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，采用插值法對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充；

13、s13、對(duì)處理后的石油管道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

14、可選的，所述s2包括以下步驟：

15、s21、構(gòu)建半監(jiān)督變分自編碼器，半監(jiān)督變分自編碼器通過(guò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)x進(jìn)行非線性映射，得到潛在空間z的概率分布q(z|x；

16、s22、在半監(jiān)督變分自編碼器中，采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法挖掘未標(biāo)注數(shù)據(jù)的潛在結(jié)構(gòu)，通過(guò)最大化變分下界來(lái)利用潛在變量z表征輸入數(shù)據(jù)的潛在模式：

17、

18、其中，elbo表示最大化變分下界，px|z)是解碼器生成的重構(gòu)數(shù)據(jù)的似然，dklq(z|x)∥p(z)是潛在空間分布qz|x)與先驗(yàn)分布p(z)之間的kullback-leibler散度；

19、s23、結(jié)合少量標(biāo)簽數(shù)據(jù)y，通過(guò)最小化重構(gòu)誤差并采用有監(jiān)督訓(xùn)練方法優(yōu)化vae模型的解碼器部分：

20、

21、其中，表示重構(gòu)誤差，x代表輸入數(shù)據(jù)，z代表潛在空間變量，p(x|z)代表解碼器生成的重構(gòu)數(shù)據(jù)的概率。

22、可選的，所述s3包括以下步驟：

23、s31、采用半監(jiān)督變分自編碼器對(duì)預(yù)處理后的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行表示學(xué)習(xí)，將輸入數(shù)據(jù)x映射到潛在空間，并通過(guò)編碼器生成潛在變量的條件概率分布q(z|x)；

24、s32、提取輸入數(shù)據(jù)的潛在特征z；

25、s33、采用kullback-leibler散度對(duì)潛在特征z進(jìn)行正則化：

26、

27、其中，q(z|x為潛在空間分布，pz)為先驗(yàn)分布。

28、可選的，所述s4包括以下步驟：

29、s41、將半監(jiān)督變分自編碼器生成的潛在特征z輸入到改進(jìn)的deit模型中，所述deit模型采用多頭自注意力層對(duì)潛在特征進(jìn)行加權(quán)聚合，得到輸出特征

30、

31、其中，wo為最終輸出的線性變換權(quán)重，表示每個(gè)注意力頭的結(jié)果，h為頭的數(shù)量，concat.表示拼接操作；

32、每個(gè)注意力頭的結(jié)果的計(jì)算方式為：

33、

34、其中，q為查詢(xún)向量、k為鍵向量，v為值向量，dk為鍵向量的維度，softmax(.)為歸一化函數(shù)；

35、s42、對(duì)進(jìn)行線性變換和位置編碼，生成新的特征表示zvit：

36、

37、其中，linear.是對(duì)輸入特征z進(jìn)行線性變換，pe是位置編碼；

38、s43、通過(guò)引入圖像變換網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多尺度學(xué)習(xí)，對(duì)zvit進(jìn)行不同尺度的卷積操作，得到多個(gè)尺度的特征圖

39、

40、其中，convi(.)表示第i層卷積操作，為第i層卷積操作得到的多尺度特征；

41、將不同尺度的特征圖進(jìn)行拼接，得到最終的多尺度特征

42、

43、其中，concat.表示拼接操作；

44、s44、對(duì)最終的多尺度特征進(jìn)行進(jìn)一步的模式分析，提取泄漏的關(guān)鍵模式，得到最終管道泄漏模式特征

45、

46、其中，wf為全連接層的權(quán)重矩陣。

47、可選的，所述s5包括以下步驟：

48、s51、通過(guò)引入教師-學(xué)生機(jī)制優(yōu)化deit模型的自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，教師模型用于生成偽標(biāo)簽對(duì)學(xué)生模型的輸出進(jìn)行指導(dǎo)，教師模型通過(guò)引導(dǎo)學(xué)生模型在多維特征空間中學(xué)習(xí)來(lái)最小化兩者之間的差異；

49、教師模型的輸出為：

50、

51、其中，wt為教師模型的權(quán)重矩陣，bt為偏置項(xiàng)，為deit模型生成的多尺度特征，dteacher為教師模型輸出的特征維度，softmax(.)為歸一化函數(shù)；

52、學(xué)生模型的輸出為：

53、

54、其中，ws為學(xué)生模型的權(quán)重矩陣，bs為偏置項(xiàng)，dstudent為學(xué)生模型輸出的特征維度，softmax.為歸一化函數(shù)；

55、s52、構(gòu)建學(xué)生模型輸出和教師模型偽標(biāo)簽之間的損失函數(shù)，采用加權(quán)的交叉熵?fù)p失函數(shù)來(lái)衡量?jī)烧咧g的差異：

56、

57、其中，n為特征向量的維度，αi和βi為加權(quán)系數(shù)，為教師模型在第i維的輸出，為學(xué)生模型在第i維的輸出；

58、s53、通過(guò)引入教師-學(xué)生機(jī)制，進(jìn)一步優(yōu)化deit模型在樣本數(shù)據(jù)缺乏情況下的學(xué)習(xí)能力。

59、可選的，所述s6包括以下步驟：

60、s61、聯(lián)合優(yōu)化半監(jiān)督變分自編碼器與deit模型，聯(lián)合訓(xùn)練的目標(biāo)損失函數(shù)為：

61、

62、其中，為半監(jiān)督變分自編碼器的重構(gòu)誤差，為deit模型的交叉熵?fù)p失，λ為加權(quán)系數(shù)；

63、所述半監(jiān)督變分自編碼器的重構(gòu)誤差為：

64、

65、其中，logp(x|z)為通過(guò)解碼器得到的重構(gòu)數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)似然，dklq(z|x)∥p(z)為潛在變量z的kullback-leibler散度，β為正則化超參數(shù)；

66、通過(guò)最小化交叉熵?fù)p失對(duì)deit模型進(jìn)行優(yōu)化：

67、

68、其中，和分別為教師和學(xué)生模型在第i維的輸出，n為特征向量的維度；

69、s62、在聯(lián)合訓(xùn)練過(guò)程中，更新半監(jiān)督變分自編碼器和deit模型的參數(shù)：

70、

71、其中，η為學(xué)習(xí)率，為半監(jiān)督變分自編碼器的損失函數(shù)關(guān)于參數(shù)wvae的梯度，為deit模型的損失函數(shù)關(guān)于參數(shù)wdeit的梯度；

72、s63、基于訓(xùn)練后的半監(jiān)督變分自編碼器提取的潛在特征z和訓(xùn)練后的deit模型提取的泄漏模式特征進(jìn)行融合：

73、

74、其中，wf為融合權(quán)重矩陣，為融合后的特征；

75、通過(guò)全連接層對(duì)融合后的特征進(jìn)行處理，生成早期預(yù)警信號(hào)

76、

77、其中，we為全連接層的權(quán)重矩陣，be為偏置項(xiàng)，σ為sigmoid激活函數(shù)，為早期預(yù)警信號(hào)。

78、可選的，所述s7包括以下步驟：

79、s71、根據(jù)早期預(yù)警信號(hào)通過(guò)設(shè)定閾值θ來(lái)判定是否發(fā)生泄漏，當(dāng)早期預(yù)警信號(hào)大于閾值θ時(shí)，觸發(fā)管道泄漏預(yù)警，并輸出報(bào)警信號(hào)yalarm；

80、s72、對(duì)監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步分析，通過(guò)根據(jù)管道的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合早期預(yù)警信號(hào)生成最終的泄漏監(jiān)測(cè)報(bào)告。

81、本發(fā)明的有益效果是：

82、(1)本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的石油管道泄漏監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，能夠有效解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，具有顯著的有益效果，首先，本發(fā)明結(jié)合了半監(jiān)督變分自編碼器和改進(jìn)的deit模型，通過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的表示學(xué)習(xí)，能夠從海量的未標(biāo)注數(shù)據(jù)中挖掘潛在結(jié)構(gòu)，從而大幅度提高了模型在少量標(biāo)注數(shù)據(jù)情況下的學(xué)習(xí)能力，相比于傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法，本發(fā)明能夠有效地利用少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量的未標(biāo)注數(shù)據(jù)，避免了因數(shù)據(jù)不足而導(dǎo)致的過(guò)擬合問(wèn)題，提升了模型的泛化能力。

83、(2)本發(fā)明在改進(jìn)的deit模型中引入了自注意力機(jī)制和圖像變換網(wǎng)絡(luò)，這使得該模型能夠更好地進(jìn)行小樣本學(xué)習(xí)并提取石油管道泄漏的模式特征。通過(guò)自注意力機(jī)制，模型能夠自動(dòng)關(guān)注到監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的重要區(qū)域，強(qiáng)化了對(duì)泄漏模式的識(shí)別能力，而圖像變換網(wǎng)絡(luò)則能夠在多變的監(jiān)測(cè)環(huán)境中，進(jìn)行有效的模式識(shí)別和變換，提高了模型對(duì)不同泄漏情況的適應(yīng)性。

84、(3)本發(fā)明采用了教師-學(xué)生機(jī)制來(lái)優(yōu)化deit模型的自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，在這種機(jī)制下，教師模型通過(guò)生成偽標(biāo)簽來(lái)輔助學(xué)生模型的訓(xùn)練，從而使得模型能夠在沒(méi)有真實(shí)標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，依然具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，這種優(yōu)化方法有效地提高了模型的自監(jiān)督學(xué)習(xí)效率，使得在標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺的情況下，模型依然能夠得到高質(zhì)量的訓(xùn)練。