基于支持向量机的输气管道泄漏压降信号智能识别方法

作者：贾文龙^*; 孙溢彬; 汤丁; 陈家文; 雷思罗; 李长俊

来源：化工进展, 2022, 41(09): 4713-4722.

DOI：10.16085/j.issn.1000-6613.2021-2326

• 天然气管道
• 截断阀
• 压降速率
• 支持向量机
• 优化算法

输气管道干线气液联动阀根据检测管道压降速率、持续时间判断管道是否发生泄漏和自动关断阀门。该方法难以识别小孔泄漏等压降速率低于关断阈值的事故工况和压缩机抽吸等正常运行工况。以相国寺储气库集注干线为对象，通过仿真获得与管道泄漏、压缩机抽吸及截断阀紧急截断3种工况相关的压降速率信号，基于支持向量机建立了管道泄漏信号识别模型。提出混沌映射与自适应惯性权重的教与学优化算法，获得了模型中惩罚因子C和核函数参数g的最优值。利用相国寺储气库铜相线600组数据验证表明，优化后的模型：(1)对3种工况识别准确率为98.5%，较优化前提升了4.2%；(2)对于当量直径为50～125mm的小孔泄漏识别准确率为100%，提升了对小孔泄漏信号识别的准确性；(3)对压缩机抽吸和截断阀紧急截断工况识别的准确率分别为96.7%和100%；(4)当泄漏孔径小于50mm、压降速率小于0.01MPa/min时，阀室检测到的压降速率信号特征相近，此时建议使用气液联动阀与SCADA系统监测数据综合判断。

• 单位
  西南石油大学