【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及管道监测，具体是一种基于ai的管道泄漏智能预警方法及系统。
技术介绍
1、随着工业化进程的不断推进，管道作为重要的基础设施，广泛应用于石油、天然气、化工、水处理等行业。管道的运行安全直接关系到生产效率、环境保护以及人员生命安全。为了确保管道的稳定性和安全性，管道泄漏监测成为关键的技术手段。近年来，声学监测技术逐渐被应用于管道泄漏检测。利用管道泄漏所产生的声音信号进行监测和分析，识别泄漏点。
2、然而，当前管道所在环境往往伴随有大量的背景噪声来源，如设备运转、管道流体流动噪声、风声等，噪声会干扰声纹信号的采集与分析，导致假警报或者漏报。并且在实际应用中，管道上可能存在多个泄漏点，尤其是在长距离的管道上。当前的声纹识别技术通常难以处理多个泄漏点同时产生的信号叠加。由于泄漏点之间的信号可能重叠干扰，单一根据声纹信号进行预警的方法无法充分反映泄漏异常情况。影响了监测系统的预警能力。
3、因此，现提供一种基于ai的管道泄漏智能预警方法及系统。
技术实现思路
1、...
【技术保护点】
1.一种基于AI的管道泄漏智能预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI的管道泄漏智能预警方法，其特征在于，构建管道数字化模型的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于AI的管道泄漏智能预警方法，其特征在于，对采集的数据进行预处理的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于AI的管道泄漏智能预警方法，其特征在于，对预处理后的压力数据、流量数据、温度数据、声波信号数据以及振动频率数据进行时序分析，获得对应的时序数据分析曲线。
5.根据权利要求4所述的一种基于AI的管道泄漏智能预警方法，...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai的管道泄漏智能预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai的管道泄漏智能预警方法，其特征在于，构建管道数字化模型的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于ai的管道泄漏智能预警方法，其特征在于，对采集的数据进行预处理的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于ai的管道泄漏智能预警方法，其特征在于，对预处理后的压力数据、流量数据、温度数据、声波信号数据以及振动频率数据进行时序分析，获得对应的时序数据分析曲线。
5.根据权利要求4所述的一种基于ai的管道泄漏智能预警方法，其特征在于，基于lstm算法，并根据对应节点位置，对所述时序数据分析曲线进行特征提取截断，获得两节点间的异常特征集的过程包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：李剑锋，李崔，徐平，蔺杨，高晨钰，张红顺，戴韵凝，
申请(专利权)人：杭州小象智远科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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