基于人工智能的管道泄漏检测技术在水分配网络中的应用——用于液冷电池热管理系统

《Desalination and Water Treatment》：Artificial Intelligence-Based Pipeline Leakage Detection in Water Distribution Networks for Liquid-Cooled Battery Thermal Management Systems

液冷电池热管理系统（LC-BTMS）中管道泄漏的AI检测方法，通过EPANET模拟生成压力、流量等数据，结合SCADA系统验证，对比Logistic Regression、K-Nearest Neighbors和Gaussian Naive Bayes等算法，发现KNN模型准确率达97%，为低成本高效漏检提供新方案。

　　水泄漏是水分配系统中一个长期存在的问题，尤其在涉及液体冷却电池热管理系统（LC-BTMS）的系统中，其影响更为显著。这种泄漏不仅导致水资源的大量浪费，还可能引发能源消耗的增加和系统运行效率的下降。在LC-BTMS中，冷却液的循环系统对于保持电池组的温度稳定至关重要。一旦发生泄漏，即使是很小的量，也可能破坏冷却液的均匀分布，造成局部过热、温度梯度增大以及电池性能的退化。更严重的是，未被及时发现的泄漏可能导致电路短路、腐蚀以及绝缘性能的丧失，从而对电池的安全性和使用寿命产生深远影响。

因此，早期检测和定位水管道泄漏对于确保LC-BTMS的可靠性和稳定性具有重要意义。然而，由于实际水运输网络数据的获取成本高、复杂性大，使得这一任务面临诸多挑战。为了解决这些问题，本研究引入了人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，旨在开发一种低成本、高效的泄漏预测和定位系统。通过结合开源机器学习平台与现有的监督控制和数据采集（SCADA）系统，研究团队能够构建出适用于LC-BTMS冷却回路的定制化检测模型，从而在不依赖昂贵传感器设备的前提下实现对管道泄漏的实时监测。

本研究的创新点在于将传统的水分配网络（WDN）模拟技术与现代AI算法相结合，构建了一个可以应用于工业场景的机器学习框架。该框架利用EPANET软件进行液压模拟，以生成训练数据集。EPANET是一种广泛使用的水力模拟工具，它能够模拟水在管道网络中的流动情况，并通过调整发射系数（EC）来模拟不同大小的泄漏。通过这种方式，研究团队能够在模拟环境中再现各种泄漏情况，包括轻微的渗漏、小关节失效、部分裂缝或密封泄漏，以及严重的管道破裂或阀门故障。模拟数据包括压力、水头和需求模式等关键参数，这些参数的变化能够反映出泄漏的存在。

为了提高模型的准确性，研究团队还引入了SCADA系统进行数据验证。SCADA系统能够实时采集水压和流量数据，与模拟数据进行对比，从而确保模型在实际应用中的可靠性。此外，SCADA系统还被用于构建混合数据集，以进一步优化模型的性能。通过这种方式，研究团队不仅能够验证模型在模拟环境中的表现，还能够确保其在真实工业环境中的适用性。

在模型构建过程中，研究团队选择了几种常见的监督学习算法，包括逻辑回归（Logistic Regression, LR）、高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes, GNB）和K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）。这些算法各有其优势和局限性。例如，逻辑回归适用于线性关系的数据，但在处理非线性特征时表现不佳。相比之下，KNN模型因其非线性分类能力而表现出色，能够有效捕捉局部压力和流量变化的模式。高斯朴素贝叶斯模型则在处理小规模数据时表现出一定的优势，但其对特征之间的相关性假设限制了其在复杂泄漏条件下的表现。

研究团队通过交叉验证对这些模型进行了优化，并使用了多种评估指标，包括准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC-AUC值。评估结果显示，KNN模型在所有测试数据中表现最佳，其准确率达到了97%，而逻辑回归和高斯朴素贝叶斯的准确率分别为53%和73%。这些结果表明，非线性分类方法在泄漏检测任务中具有显著优势，能够更准确地识别异常模式。同时，这些模型的高准确率也意味着它们在实际应用中能够减少误报，提高系统运行效率。

研究还探讨了模型在实际应用中的局限性。尽管当前的模拟数据能够提供较为理想的训练环境，但在实际LC-BTMS系统中，冷却液的性质、泵和控制器的动态响应以及环境因素的变化都会对泄漏检测的准确性产生影响。因此，未来的改进方向包括引入混合数据验证、在线学习或迁移学习技术，以提高模型的泛化能力。此外，研究团队还计划将模型与热力-水力耦合机制结合，以更好地反映实际系统的复杂行为。

本研究的成果不仅适用于水分配系统，还能够为LC-BTMS的冷却回路提供重要的参考。通过在模拟环境中验证模型的性能，并结合SCADA系统的实时数据，研究团队开发出了一种既经济又高效的泄漏检测方案。这种方案能够帮助工业和市政部门在不依赖昂贵仪器的情况下，实现对管道泄漏的早期识别和定位。此外，研究还强调了模型的可扩展性，表明其不仅适用于小型水网络，也能够应用于更复杂的工业冷却系统。

在实际应用中，这种AI驱动的泄漏检测系统可以集成到现有的SCADA监控平台中，以实现对冷却回路的持续监测。一旦检测到异常的压力信号，系统可以立即发出警报，提示维护人员进行检查和修复。这种方式能够有效减少因泄漏导致的性能下降和安全隐患，提高电池组的整体可靠性和使用寿命。此外，该模型的高精度和低误报率也使其成为一种理想的早期预警工具，适用于各种需要实时监控的冷却系统。

研究团队还指出，虽然当前的模型已经显示出良好的性能，但在实际部署之前仍需进一步的验证。特别是需要将模型应用于真实的数据集，以确保其在复杂、动态环境中的稳定性。未来的研究将关注如何将这些AI模型与实际的冷却系统结合，进行更深入的实验验证。这包括构建一个闭环的LC-BTMS测试平台，以模拟真实的运行条件，并评估模型在不同环境下的表现。

综上所述，本研究通过结合AI和ML技术，为水分配网络和LC-BTMS冷却系统提供了一种新的泄漏检测方法。这种方法不仅能够提高泄漏识别的准确性，还能够降低检测成本，提高系统的整体运行效率。通过模拟数据和实际数据的结合，研究团队为未来的实际应用奠定了坚实的基础，并展示了AI在提升工业系统安全性和可靠性方面的巨大潜力。