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油气管道是能源运输的大动脉,管道的安全运行对国家能源战略的实施,维护社会和谐稳定都具有十分重要的意义。目前国内尚无全天候、长距离、实时预警的管道监测技术。油气管道安全预警技术代表了智能化周界感知和重要线路安全保障这类应用的通用技术要求,有着重要的学术价值和产业价值。
本文立足分布式光纤传感平台,利用数字信号处理技术和人工智能技术,在油气管道主动安全预警技术方面做了深入的研究工作,主要内容及成果如下：
1.设计并实现了针对土壤振动信号的处理方法体系,包括信号去噪与增强技术、基于频域和时域的特征提取方法、基于人工神经网络的信号分类方法。该方法体系能有效的实现对土壤振动信号的分析与识别。
2.设计并实现了针对油气管道安全的预警机制,根据土壤振动信号识别结果进行事件的时间序列分析,实现对非安全事件的实时预警。同时设计并实现了具有自适应能力的增量学习机制,提高本文工作成果的通用性和稳定性。
3.设计并实现了完整的油气管道安全预警应用系统框架,基于松散耦合原则进行模块划分和接口设计,采用软硬件结合的方式实现了嵌入式的无人值守安全预警终端,集成了数据采集系统,预警系统和综合服务器等多个子系统,成功部署一套稳定性高,可用性好的油气管道安全预警系统。
本文工作成果经现场真实运行测试,正确报警率高达93％,漏报率低于3％,平均信号处理时间68毫秒,完全满足油气管道安全预警的可靠性和实时性要求。
本文工作隶属于863课题,其研究成果对其他安全防护领域的实时环境监测问题有重要的借鉴意义,在煤矿安全生产、国防警戒、社会安保等诸多领域有着极为广阔的应用前景。本文的研究工作覆盖了光学、电子、计算机、人工智能等多个学科,为多学科交叉解决实际应用问题提供了良好的范例。