本發(fā)明涉及氫氣傳輸管道安全，尤其涉及一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、氫氣作為清潔能源，在長(zhǎng)輸管道運(yùn)輸中的應(yīng)用日益廣泛。然而，氫氣的物理特性使其在輸送過程中對(duì)溫度、壓力、流速及環(huán)境振動(dòng)等變量十分敏感，稍有異常可能導(dǎo)致安全隱患，因此對(duì)管道運(yùn)行狀態(tài)的精確監(jiān)測(cè)尤為關(guān)鍵?，F(xiàn)有技術(shù)主要依賴單一或有限的傳感器數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)多變量間的復(fù)雜耦合關(guān)系未能進(jìn)行深入解析，且在數(shù)據(jù)受干擾或異常情況下，傳感器精度會(huì)大幅降低。面對(duì)長(zhǎng)輸管道復(fù)雜且動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境，如何實(shí)時(shí)優(yōu)化傳感器數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)的高精度和高穩(wěn)定性，成為當(dāng)前氫氣管道監(jiān)測(cè)中亟待解決的問題。

2、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于多變量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型在處理復(fù)雜環(huán)境數(shù)據(jù)方面顯示出顯著優(yōu)勢(shì)。通過引入人工智能學(xué)習(xí)算法，可對(duì)溫度、壓力、流速和振動(dòng)等多變量數(shù)據(jù)進(jìn)行耦合分析和自適應(yīng)補(bǔ)償，從而優(yōu)化傳感器數(shù)據(jù)的精度，實(shí)時(shí)評(píng)估管道的安全狀態(tài)，滿足復(fù)雜環(huán)境下的高精度監(jiān)測(cè)需求。因此，基于人工智能學(xué)習(xí)算法優(yōu)化氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器數(shù)據(jù)的技術(shù)在管道安全監(jiān)測(cè)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)所存在的不足，而提供了一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，以解決如何基于溫度、壓力、流速和振動(dòng)的多變量數(shù)據(jù)，通過人工智能學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)優(yōu)化氫氣長(zhǎng)輸管道的傳感器數(shù)據(jù)，確保在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)管道運(yùn)行狀態(tài)的高精度監(jiān)測(cè)與安全評(píng)估問題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，包括以下步驟：

3、s100：獲取氫氣長(zhǎng)輸管道中溫度、壓力、流速和振動(dòng)的傳感器數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和去噪處理，得到預(yù)處理后的多變量耦合數(shù)據(jù)集；

4、s200：從所述多變量耦合數(shù)據(jù)集中提取溫度、壓力和流速特征，基于特征構(gòu)建矩陣，基于矩陣構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型并進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化，得到多變量耦合模型及其特征參數(shù)；

5、s300：將所述多變量耦合模型特征參數(shù)和所述多變量耦合數(shù)據(jù)集輸入自適應(yīng)補(bǔ)償算法，對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)補(bǔ)償，得到傳感器優(yōu)化數(shù)據(jù)序列并進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)分析，生成傳感器數(shù)據(jù)狀態(tài)預(yù)測(cè)序列；

6、s400：基于所述傳感器數(shù)據(jù)狀態(tài)預(yù)測(cè)序列和所述多變量耦合模型，對(duì)管道的安全狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析，生成管道安全評(píng)估系數(shù)，并根據(jù)所述管道安全評(píng)估系數(shù)，完成實(shí)時(shí)安全監(jiān)測(cè)與預(yù)警反饋。

7、進(jìn)一步的，所述步驟s100具體包括：

8、s110：獲取氫氣長(zhǎng)輸管道中的溫度、壓力、流速和振動(dòng)的傳感器數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到初步標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集；

9、s120：對(duì)所述初步標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常值檢測(cè)和去噪處理，得到清洗后的數(shù)據(jù)序列；

10、s130：將所述清洗后的數(shù)據(jù)序列按照時(shí)間順序和空間位置進(jìn)行整合，形成預(yù)處理后的所述多變量耦合數(shù)據(jù)集。

11、進(jìn)一步的，所述步驟s200具體包括：

12、s210：從所述多變量耦合數(shù)據(jù)集中提取溫度、壓力和流速特征，基于特征構(gòu)建特征提取矩陣并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到初步特征矩陣；

13、s220：基于所述初步特征矩陣，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型并利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行初步訓(xùn)練，提取變量間的關(guān)聯(lián)特征，得到初步訓(xùn)練模型及其特征參數(shù)；

14、s230：基于所述初步訓(xùn)練模型和所述多變量耦合數(shù)據(jù)集，繼續(xù)優(yōu)化模型特征參數(shù)，獲得最終的所述多變量耦合模型及其特征參數(shù)。

15、進(jìn)一步的，所述步驟s220具體為，基于所述初步特征矩陣，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，初始訓(xùn)練采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率方法，動(dòng)態(tài)調(diào)整訓(xùn)練速率以捕捉溫度、壓力、流速變量間的耦合關(guān)系，訓(xùn)練中迭代更新模型參數(shù)，得到所述初步訓(xùn)練模型及關(guān)聯(lián)特征矩陣。

16、進(jìn)一步的，所述步驟s230具體為，基于所述初步訓(xùn)練模型及關(guān)聯(lián)特征矩陣，結(jié)合所述多變量耦合數(shù)據(jù)集，形成優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，基于所述優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)所述初步訓(xùn)練模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整與訓(xùn)練，獲得最終的所述多變量耦合模型及其特征參數(shù)。

17、進(jìn)一步的，所述步驟s300具體包括：

18、s310：將所述多變量耦合模型特征參數(shù)和所述多變量耦合數(shù)據(jù)集輸入自適應(yīng)補(bǔ)償算法，對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，得到初步補(bǔ)償數(shù)據(jù)序列；

19、s320：基于所述初步補(bǔ)償數(shù)據(jù)序列，進(jìn)一步調(diào)整自適應(yīng)補(bǔ)償算法參數(shù)，對(duì)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差補(bǔ)償，得到所述傳感器優(yōu)化數(shù)據(jù)序列；

20、s330：對(duì)所述傳感器優(yōu)化數(shù)據(jù)序列進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)分析，生成所述傳感器數(shù)據(jù)狀態(tài)預(yù)測(cè)序列。

21、進(jìn)一步的，所述步驟s310具體為，將所述多變量耦合模型特征參數(shù)和所述多變量耦合數(shù)據(jù)集輸入自適應(yīng)補(bǔ)償算法，以對(duì)采集的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的實(shí)時(shí)補(bǔ)償處理，基于所述多變量耦合模型特征參數(shù)，計(jì)算出每個(gè)傳感器變量的初步補(bǔ)償值，生成所述初步補(bǔ)償數(shù)據(jù)序列。

22、進(jìn)一步的，所述步驟s320具體為，根據(jù)所述初步補(bǔ)償數(shù)據(jù)序列中每個(gè)變量對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，檢測(cè)并計(jì)算當(dāng)前誤差，利用誤差值，調(diào)整自適應(yīng)補(bǔ)償算法參數(shù)，使得補(bǔ)償后數(shù)據(jù)更加接近實(shí)際測(cè)量值，得到所述傳感器優(yōu)化數(shù)據(jù)序列。

23、進(jìn)一步的，所述步驟s330具體為，將所述傳感器優(yōu)化數(shù)據(jù)序列輸入到狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，基于狀態(tài)預(yù)測(cè)模型特征參數(shù)，生成溫度、壓力、流速變量的狀態(tài)預(yù)測(cè)值，形成所述傳感器數(shù)據(jù)狀態(tài)預(yù)測(cè)序列作為安全監(jiān)測(cè)的輸入，為后續(xù)的預(yù)警反饋提供數(shù)據(jù)支持。

24、進(jìn)一步的，所述步驟s400具體包括：

25、s410：基于所述傳感器數(shù)據(jù)狀態(tài)預(yù)測(cè)序列和所述多變量耦合模型，對(duì)管道的實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析，得到管道的當(dāng)前安全狀態(tài)序列；

26、s420：從所述安全狀態(tài)序列中提取關(guān)鍵參數(shù)，計(jì)算生成所述管道安全評(píng)估系數(shù)；

27、s430：基于所述管道安全評(píng)估系數(shù)，生成并輸出安全預(yù)警信號(hào)，完成對(duì)管道狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警反饋。

28、本方案的有益效果可根據(jù)對(duì)上述方案的敘述得知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下有益效果：

29、（1）通過對(duì)溫度、壓力、流速和振動(dòng)的多變量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析處理，利用復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算公式和深度耦合模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的精確優(yōu)化，相比傳統(tǒng)方法，能夠顯著提升傳感器在復(fù)雜環(huán)境下的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和監(jiān)測(cè)可靠性，解決了因環(huán)境復(fù)雜變化導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差的問題。

30、（2）通過深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建溫度、壓力、流速的多變量耦合模型，能捕捉多變量間復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，避免了傳統(tǒng)單變量分析的局限，使監(jiān)測(cè)精度更高。

31、（3）利用實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的自適應(yīng)補(bǔ)償算法，結(jié)合模型特征參數(shù)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)補(bǔ)償，有效降低了因環(huán)境變化導(dǎo)致的誤差，確保了運(yùn)算數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和連續(xù)性。

32、（4）基于傳感器優(yōu)化數(shù)據(jù)序列和安全評(píng)估系數(shù)的計(jì)算，能夠在安全狀態(tài)發(fā)生偏離時(shí)，實(shí)時(shí)發(fā)出預(yù)警反饋，為管道管理提供主動(dòng)防護(hù)，提升整體運(yùn)行的安全性和效率。

技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟s100具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟s200具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟s220具體為，基于所述初步特征矩陣，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，初始訓(xùn)練采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率方法，動(dòng)態(tài)調(diào)整訓(xùn)練速率以捕捉溫度、壓力、流速變量間的耦合關(guān)系，訓(xùn)練中迭代更新模型參數(shù)，得到所述初步訓(xùn)練模型及關(guān)聯(lián)特征矩陣。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟s230具體為，基于所述初步訓(xùn)練模型及關(guān)聯(lián)特征矩陣，結(jié)合所述多變量耦合數(shù)據(jù)集，形成優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，基于所述優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)所述初步訓(xùn)練模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整與訓(xùn)練，獲得最終的所述多變量耦合模型及其特征參數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟s300具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟s310具體為，將所述多變量耦合模型特征參數(shù)和所述多變量耦合數(shù)據(jù)集輸入自適應(yīng)補(bǔ)償算法，以對(duì)采集的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的實(shí)時(shí)補(bǔ)償處理，基于所述多變量耦合模型特征參數(shù)，計(jì)算出每個(gè)傳感器變量的初步補(bǔ)償值，生成所述初步補(bǔ)償數(shù)據(jù)序列。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟s320具體為，根據(jù)所述初步補(bǔ)償數(shù)據(jù)序列中每個(gè)變量對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，檢測(cè)并計(jì)算當(dāng)前誤差，利用誤差值，調(diào)整自適應(yīng)補(bǔ)償算法參數(shù)，使得補(bǔ)償后數(shù)據(jù)更加接近實(shí)際測(cè)量值，得到所述傳感器優(yōu)化數(shù)據(jù)序列。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟s330具體為，將所述傳感器優(yōu)化數(shù)據(jù)序列輸入到狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，基于狀態(tài)預(yù)測(cè)模型特征參數(shù)，生成溫度、壓力、流速變量的狀態(tài)預(yù)測(cè)值，形成所述傳感器數(shù)據(jù)狀態(tài)預(yù)測(cè)序列作為安全監(jiān)測(cè)的輸入，為后續(xù)的預(yù)警反饋提供數(shù)據(jù)支持。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟s400具體包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)公開了一種基于人工智能算法的氫氣長(zhǎng)輸管道傳感器優(yōu)化方法，包括以下步驟，獲取氫氣長(zhǎng)輸管道中溫度、壓力、流速和振動(dòng)的傳感器數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和去噪處理；提取溫度、壓力和流速特征，構(gòu)建多變量耦合模型；將模型特征參數(shù)和多變量耦合數(shù)據(jù)集輸入自適應(yīng)補(bǔ)償算法，得到傳感器優(yōu)化數(shù)據(jù)序列并進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)分析，生成傳感器數(shù)據(jù)狀態(tài)預(yù)測(cè)序列；對(duì)管道的安全狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析，生成管道安全評(píng)估系數(shù)，完成實(shí)時(shí)安全監(jiān)測(cè)與預(yù)警反饋。本發(fā)明通過對(duì)多變量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析處理，利用數(shù)學(xué)運(yùn)算公式和深度耦合模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的精確優(yōu)化，能夠顯著提升傳感器在復(fù)雜環(huán)境下的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和監(jiān)測(cè)可靠性，解決了因環(huán)境復(fù)雜變化導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差的問題。

技術(shù)研發(fā)人員：程煦
受保護(hù)的技術(shù)使用者：山東大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6