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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及充油电缆泄漏检测,尤其涉及一种海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法及系统。
技术介绍
1、目前,海底充油电缆与陆地充油电缆相比,在寻找渗漏点方面面临诸多挑战。首先,由于海底环境的复杂性,人工摸排方式难以实现。采用水下机器人排查故障的成本极高,这限制了其在大规模海底电缆检测中的应用。与此同时,尽管先进的传感器技术能够实时监测电缆状态,能够提高渗漏检测的准确性和实时性,但由于充油海缆的特殊结构,导致很难在海底充油电缆中布放可用于监测渗漏振动信号的分布式光纤传感器或可监测负压波的压力传感器。
2、目前,在役的海底充油电缆一般仅是在其两端配有压力计与流量计,难以精确地识别出海底充油电缆的泄漏点,现有的对海底充油电缆泄漏的检测手段主要依赖于对绝缘油流动状态的分析,但目前对海底充油电缆泄漏的检测手段难以准确地对海底充油电缆泄漏点进行定位,同时,难以识别泄漏点处的渗漏阻尼,从而难以有效地识别出海底充油电缆泄漏点处的泄露程度。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法及系统,解决了目前对海底充油电缆泄漏的检测手段难以准确地对海底充油电缆泄漏点进行定位,同时,难以识别泄漏点处的渗漏阻尼,从而难以有效地识别出海底充油电缆泄漏点处的泄露程度的技术问题。
2、有鉴于此,本专利技术第一方面提供了一种海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法,包括以下步骤:
3、根据历史海底充油电缆的绝缘油流动分布构建降阶计算流体力学模型,所
4、通过向所述降阶计算流体力学模型加载不同的电缆工况数据并进行仿真计算,得到所述历史海底充油电缆在每个所述电缆工况数据下的电缆端部绝缘油流量,所述电缆工况数据包括电缆端部压力值、泄漏点位置和泄漏状态值;
5、根据所述电缆工况数据和所述电缆端部绝缘油流量构建数据集;
6、通过所述数据集对深度神经网络进行训练,在训练过程中,以所述电缆端部压力值和所述电缆端部绝缘油流量为输入,所述泄漏点位置和所述泄漏状态值为输出进行训练,得到海底充油电缆泄漏识别模型;
7、响应对海底充油电缆的泄露检测请求,获取待检测的海底充油电缆的电缆端部压力值和电缆端部绝缘油流量;
8、将所述待检测的海底充油电缆的电缆端部压力值和电缆端部绝缘油流量输入至所述海底充油电缆泄漏识别模型中进行识别,输出所述待检测的海底充油电缆的泄漏点位置和泄漏状态值。
9、优选地,所述根据历史海底充油电缆的绝缘油流动分布构建降阶计算流体力学模型,所述降阶计算流体力学模型用于模拟所述历史海底充油电缆在预设的电缆端部压力值下的电缆端部绝缘油流量,所述历史海底充油电缆包含预定的泄漏点位置和预定的泄漏状态值的步骤,具体包括:
10、沿所述历史海底充油电缆的长度方向将所述历史海底充油电缆划分为泄露电缆区段和非泄露电缆区段,所述泄露电缆区段包含所述预定的泄漏点位置和预定的泄漏状态值,所述非泄露电缆区段为远离所述预定的泄漏点位置的电缆区段;
11、根据所述非泄露电缆区段的路由高程变化曲线,构建一维管道层流流动模型;
12、对所述一维管道层流流动模型进行有限元网格节点离散化,并对离散化后的一维管道层流流动模型中设置多个阀门节点,得到优化后的一维管道层流流动模型,其中,所述阀门节点用于等效模拟流动阻力;
13、根据所述泄露电缆区段构建三维层流流动模型,所述三维层流流动模型为双层管道结构,其中,所述双层管道结构中的内层为自由流动层,所述双层管道结构中的外层为多孔材料构成的渗透流动层,采用渗透流动层的渗透率等效为绝缘油泄漏阻力,所述双层管道结构中的外层设置泄漏点,其中,所述渗透流动层的渗透率用于表征泄漏状态值;
14、将所述优化后的一维管道层流流动模型和所述三维层流流动模型进行耦合,设置耦合处的边界条件,构建降阶计算流体力学模型,所述降阶计算流体力学模型用于模拟所述历史海底充油电缆在预设的电缆端部压力值下的电缆端部绝缘油流量。
15、优选地,所述耦合处的边界条件包括压力连续边界条件和流量连续边界条件。
16、优选地,本方法还包括:
17、设置所述双层管道结构中的外层的边界条件为非滑移流动边界条件。
18、优选地,本方法还包括:
19、设置所述预定的泄漏点位置的边界条件为零压边界条件。
20、优选地,所述深度神经网络为bp神经网络。
21、优选地,所述响应对海底充油电缆的泄露检测请求,获取待检测的海底充油电缆的电缆端部压力值和电缆端部绝缘油流量的步骤,具体包括:
22、响应对海底充油电缆的泄露检测请求,对所述待检测的海底充油电缆的电缆端部施加恒定的压力值,并测量所述待检测的海底充油电缆的电缆端部的绝缘油流量。
23、第二方面,本专利技术还提供了一种海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别系统,包括:
24、建模模块,用于根据历史海底充油电缆的绝缘油流动分布构建降阶计算流体力学模型,所述降阶计算流体力学模型用于模拟所述历史海底充油电缆在预设的电缆端部压力值下的电缆端部绝缘油流量,所述历史海底充油电缆包含预定的泄漏点位置和预定的泄漏状态值;
25、数据加载模块,用于通过向所述降阶计算流体力学模型加载不同的电缆工况数据并进行仿真计算,得到所述历史海底充油电缆在每个所述电缆工况数据下的电缆端部绝缘油流量,所述电缆工况数据包括电缆端部压力值、泄漏点位置和泄漏状态值;
26、数据集构建模块,用于根据所述电缆工况数据和所述电缆端部绝缘油流量构建数据集;
27、模型训练模块,用于通过所述数据集对深度神经网络进行训练,在训练过程中,以所述电缆端部压力值和所述电缆端部绝缘油流量为输入,所述泄漏点位置和所述泄漏状态值为输出进行训练,得到海底充油电缆泄漏识别模型;
28、数据响应模块,用于响应对海底充油电缆的泄露检测请求,获取待检测的海底充油电缆的电缆端部压力值和电缆端部绝缘油流量;
29、泄露识别模块,用于将所述待检测的海底充油电缆的电缆端部压力值和电缆端部绝缘油流量输入至所述海底充油电缆泄漏识别模型中进行识别,输出所述待检测的海底充油电缆的泄漏点位置和泄漏状态值。
30、第三方面,本专利技术还提供了一种电子设备,所述电子设备包括存储器和处理器;
31、所述存储器用于存储程序;
32、所述处理器执行所述程序实现上述的方法。
33、第四方面,本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
34、从以上技术方案可以看出,本专利技术具有以下优点:
35、本专利技术通过降阶计算流本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法,其特征在于,所述根据历史海底充油电缆的绝缘油流动分布构建降阶计算流体力学模型,所述降阶计算流体力学模型用于模拟所述历史海底充油电缆在预设的电缆端部压力值下的电缆端部绝缘油流量,所述历史海底充油电缆包含预定的泄漏点位置和预定的泄漏状态值的步骤,具体包括:
3.根据权利要求2所述的海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法,其特征在于,所述耦合处的边界条件包括压力连续边界条件和流量连续边界条件。
4.根据权利要求2所述的海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法,其特征在于,还包括:
5.根据权利要求2所述的海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法,其特征在于,还包括:
6.根据权利要求1所述的海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法,其特征在于,所述深度神经网络为BP神经网络。
7.根据权利要求1所述的海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法,其特征在于,所述响应对海底充油电缆的泄露检测
8.一种海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别系统,其特征在于,包括:
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器和处理器;
10.一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法,其特征在于,所述根据历史海底充油电缆的绝缘油流动分布构建降阶计算流体力学模型,所述降阶计算流体力学模型用于模拟所述历史海底充油电缆在预设的电缆端部压力值下的电缆端部绝缘油流量,所述历史海底充油电缆包含预定的泄漏点位置和预定的泄漏状态值的步骤,具体包括:
3.根据权利要求2所述的海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法,其特征在于,所述耦合处的边界条件包括压力连续边界条件和流量连续边界条件。
4.根据权利要求2所述的海底充油电缆泄漏定位及泄露程度识别方法,其特征在于,还包括:
5.根据权利要求2所述的海底...
【专利技术属性】
技术研发人员:蒋道宇,冯宾,陈云,黄小卫,侯帅,惠宝军,李晓骏,朱闻博,周兴杰,展云鹏,岑贞锦,王剑英,
申请(专利权)人:中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局海口分局,
类型:发明
国别省市:
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