基于贝叶斯优化的多模态融合深度学习框架LRnet在水管道瞬态泄漏检测中的创新应用

针对复杂工况下管道泄漏单模态检测精度不足的问题，研究人员开发了贝叶斯优化的多模态融合框架LRnet，集成管道参数、时频域压力波特征，通过两阶段特征提取和跨域注意力机制，实现泄漏位置（R2=0.88）和流量预测性能提升（定位精度+17.9%），为资源受限场景提供高效解决方案。

　　

随着城市化进程加速，全球饮用水供需矛盾日益突出，而管道泄漏造成的资源浪费和环境风险亟待解决。传统声学检测方法在复杂工况下准确性骤降，非破坏性技术又面临成本高昂的困境。尽管压力波法（如MOC特性线法）因其非侵入性和高效性成为研究热点，但现有深度学习模型多依赖单模态数据，难以同时捕捉泄漏引起的局部波形畸变和全局相位漂移，制约了实际应用。

针对这一挑战，中国某高校团队在《Process Safety and Environmental Protection》发表研究，提出LRnet框架。该研究通过MOC验证的模拟器生成4200组涵盖不同管材、边界条件和泄漏强度的数据集，创新性地融合管道元数据、时域压力波和STFT（短时傅里叶变换）功率谱图，结合图像信息提取模块（IIE）与通道-空间注意力块（CSAB），利用多头注意力建立跨模态关联。关键技术包括：1）基于MOC的瞬态流数值模拟生成标注数据；2）贝叶斯优化超参数（如STFT窗口长度、CNN滤波器数量）；3）多模态特征交叉验证。

方法验证
通过对比经典实验数据（Guo et al.）验证了模拟器可靠性，泄漏率0.001Q₀-0.2Q₀和位置变化（100-900米间隔）的测试表明，泄漏主要影响波形幅值不连续性，而管道参数决定相位特征。

LRnet架构
设计双分支结构：CNN处理时频图像特征，MLP解析表格化参数，通过多头注意力层实现特征交互。IIE模块将一维信号转为二维时频图，CSAB增强关键特征提取能力。

性能评估
贝叶斯优化后模型测试集R²达0.88。三模态（时域+频域+参数）组合显著优于双模态，泄漏定位和体积预测分别提升17.9%和7.7%。与微调ResNet18/VGG16相比，LRnet计算效率更高，适合资源受限场景。

结论与意义
该研究首次系统论证了多模态特征对泄漏诊断的互补性：时域特征反映泄漏局部效应，频域特征关联系统全局响应。公开数据集和轻量化框架为实时水资源管理树立新标准，其跨域注意力机制为工业诊断中的多源数据融合提供范式。未来可扩展至其他流体基础设施监测，推动智能水务系统发展。