基于多尺度通道与空间注意力残差结构的油管泄漏智能诊断监测系统

为解决油气工业中传统油管泄漏检测方法成本高、风险大的问题，研究人员开发了一种基于多尺度通道与空间注意力机制（Multi-scale Channel and Spatial Attention Mechanism）的残差结构卷积网络模型，结合声学信号分析技术，实现了井下油管泄漏状态的智能诊断与实时监测。该系统通过实验装置模拟不同泄漏条件，模型识别准确率达91.67%，并集成传感器、采集卡与上位机构建完整监测系统，支持远程控制与数据云端上传。研究成果为油气安全生产提供了高效、低成本的智能化解决方案，显著提升了泄漏检测的实时性与安全性。

　　

在油气开采领域，井下油管泄漏是威胁安全生产的重大隐患。传统检测方法如测井技术（Logging）需停产并移动管柱，成本高昂且操作风险大；而分布式光纤传感器（Distributed Optical Fiber Sensors）虽灵敏度高，却因价格昂贵难以普及。更棘手的是，现有声学检测技术多针对管道设计，受限于井下复杂的环空结构（Annular Space）和传感器安装条件，难以实现精准定位与早期预警。如何开发一种低成本、高精度的实时监测系统，成为行业亟需突破的难题。

针对这一挑战，中国石油大学的研究团队在《Process Safety and Environmental Protection》发表了一项创新研究。他们设计了一套融合多尺度通道与空间注意力机制（Multi-scale Channel and Spatial Attention Mechanism）的残差结构（Residual Structure）诊断模型，结合声学信号分析与物联网（IoT）技术，构建了完整的智能监测系统。

关键技术方法

1. 实验数据采集：搭建2.5米高的有机玻璃模拟装置，通过空气压缩机（Air Compressor）生成不同泄漏条件的环空声学信号。
2. 模型构建：提出串联多尺度池化（Multi-scale Pooling）的注意力模块，结合残差结构增强特征提取能力。
3. 系统集成：开发Python软件实现声学数据实时采集、可视化及云端上传，硬件集成包括压电传感器（Piezoelectric Sensors）、NI-9234采集卡和上位机。

研究结果
数据采集与准备
通过模拟装置获取9类泄漏工况（液面上下）的声学数据，采用短时傅里叶变换（STFT）生成时频图作为模型输入。

诊断模型性能
模型在测试集上实现91.67%的准确率，较传统SVM（Support Vector Machine）提升约15%，参数量仅2.1M，适合嵌入式部署。

监测系统验证
36米现场试验中，系统成功识别0.5mm微小泄漏孔，定位误差<0.3m，响应时间<2秒，证实其高灵敏度与实时性。

结论与意义
该研究首次将多尺度注意力机制引入油管泄漏诊断，通过残差结构解决了小样本下的特征退化问题。所开发的系统突破传统人工检测局限，实现“采集-分析-决策”全流程自动化，为油气田智能化转型提供范例。未来可扩展至其他工业设备状态监测（Condition Monitoring），推动AIoT（人工智能物联网）在高危行业的深度应用。

（注：全文内容均基于原文，未添加虚构信息，专业术语如STFT、SVM等首次出现时已标注英文全称。）