多相流条件下天然气管道实时泄漏检测的数字/视觉孪生技术开发及其机器学习优化研究

本综述系统探讨了基于数字/视觉孪生（Digital/Visual Twin）与机器学习（ML）的天然气管道（GPs）泄漏检测（LD）与定位（LDL）技术。研究整合实验数据与OLGA模拟数据，通过随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、k近邻（k-NN）等算法，显著提升多泄漏场景下的检测精度（R2 > 0.96，准确率达90%）。该框架为海上管道安全监控与碳捕集封存（CCS）系统提供了创新解决方案。

　　

2 Methodologies

2.1 Experimental Setup

实验系统采用总长6米、内径52.5毫米的不锈钢管道，设置三个不同直径（3毫米、2.5毫米、1.8毫米）的泄漏点，间距90毫米。管道入口配备气体注入系统，通过过滤器、雾分离器和流量计确保气体洁净与计量准确。气体以45度角注入以促进多相流形成，模拟真实天然气管道（NGPs）工况。动态压力传感器分别安装于泄漏点前后，持续监测管道压力变化。实验数据与OLGA仿真数据结合，为机器学习模型提供训练与验证基础。

2.2 Synthetic Data Generation

通过OLGA多相流仿真软件生成合成数据，覆盖压力60–120 bar、温度10–80°C的操作条件，采用Peng-Robinson状态方程（EOS）模拟气体混合行为。管道几何与材料属性基于缅甸西部海上天然气管道的实际规格建模。泄漏场景通过控制质量损失模拟，涵盖单泄漏与多泄漏（最多三处）情况，泄漏位置以50米间隔分布，泄漏尺寸介于0.5–5厘米。合成数据有效扩展了训练数据集，提升模型在复杂多相流条件下的泛化能力。

2.3 ML Model

2.3.1 Classification for LD

分类模型旨在识别管道状态（无泄漏、单泄漏、多泄漏），输入特征包括表观气体速度（VSG）、表观液体速度（VSL）、压力（P1、P2）及工程特征如压力差（DP）和组合特征NF1（NF1 = ΔP/P_in × Δ?/?_in）。采用随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、k近邻（k-NN）等算法，初始精度介于42%–57%。通过堆叠集成（Stacking）、特征工程和数据平均技术，最终模型精度提升至90%。性能评估采用精确率、召回率、F1分数和准确率等指标。

2.3.2 Details of the Selected ML Models for LD

研究评估了人工神经网络（ANN）、k近邻回归（KNNR）、决策树回归（DTR）和随机森林回归（RFR）等算法。ANN通过权重调整和激活函数捕获非线性关系；KNNR基于邻近样本平均值预测；DTR通过特征分割构建树结构；RFR集成多棵决策树以提升泛化能力。模型训练采用70%数据，验证与测试各占15%，并通过网格搜索与贝叶斯优化进行超参数调优。

2.3.3 Regression-Based Model for Leak Sizing and Localization

回归模型用于预测泄漏尺寸与位置，输入特征包括入口压力、出口压力、质量流量等。评估算法包括RFR、SVR、KNNR、DTR、XGBoost和ANN。超参数通过网格搜索优化，如ANN隐藏层数（1–10）、神经元数（12–200）、激活函数（ReLU）等。性能指标采用确定系数（R2）、均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）。堆叠集成策略进一步提升了多泄漏场景的预测精度。

2.4 Digital/Visual Twin Integration

数字孪生系统整合SCADA实时数据与OLGA虚拟模型，生成虚拟出口参数（P2_v, ?2_v），并与实际测量值比较生成残差（ΔP, Δ?）。分类模型处理残差判断泄漏状态，若检测到泄漏则激活回归模型定位泄漏位置与尺寸。视觉孪生平台基于游戏引擎构建3D管道可视化界面，实时展示泄漏位置与管道状态，提升操作员情境感知与决策能力。

3 Modeling Validation

OLGA模型通过实验数据验证，在无泄漏、单泄漏和三泄漏场景下，模拟压力与实测压力平均绝对相对误差（ARE）不超过1.7%，表明仿真数据可靠性高。合成数据有效扩展了训练集范围，支持模型在更长管道、多变泄漏条件下的性能验证。

4 Results and Discussion

4.1 Optimal Performance Analysis of the ML Classification Model

分类模型中，k-NN表现最佳，准确率达99%，F1分数0.99；RF准确率98%，F1分数0.98；SVC准确率65%。特征组合实验显示，包含VSL、VSG、P1、P2和DP的输入组（Group 4）在不含段塞流数据（SFD）时准确率最高（89.5%）。数据平均技术（3秒窗口）有效提升模型抗噪能力，准确率至84%。

4.2 Optimal Performance Analysis of the ML Regression Algorithms

回归模型中，RFR和KNNR在泄漏尺寸与位置预测中表现优异，R2值均超过0.999。DTR和ANN略有波动但整体可靠。合成数据训练显著提升模型精度与鲁棒性，MAE值低于0.36%。

4.3 Digital/Visual Twin

视觉孪生系统成功集成OLGA仿真数据，实时可视化13公里管道温度、压力分布及泄漏位置（如6.467公里处）。系统支持焦点面板（Callout Cameras）高亮泄漏区域，帧率超过60 Hz，确保交互流畅性。

4.4 Performance Comparison with Existing LD Methods

与传统方法如体积/质量平衡（V/MB）、压力点分析（PPA）和实时瞬态模型（RTTM）相比，数字孪生框架在适应性、定位精度、响应时间和误报率方面均具优势，尤其适用于多相流和海上管道环境。

5 Conclusions

研究成功开发了基于数字/视觉孪生与机器学习的管道泄漏检测系统，整合实验与仿真数据，显著提升多泄漏场景下的检测精度（R2 > 0.99，准确率90%）。k-NN和RFR为最优算法，视觉界面增强实时监控能力。未来工作将聚焦噪声环境下的多泄漏处理、算法基准测试以及系统在石油输送和水管网中的扩展应用。