基于深度神经网络与多模态融合的油气储运管道泄漏早期预警技术

《International Journal of Low-Carbon Technologies》：A technology for early warning of leaks in oil and gas storage and transmission pipelines based on deep neural networks and multimodal fusion

　　

专业术语翻译 长距离油气管道泄漏在变工况、背景噪声和有限标注条件下难以识别。本研究将可学习变分模态分解（learnable variational mode decomposition）与核尺寸为3、5和7的并行一维卷积相结合，从同步采集的压力、流量、声发射（acoustic emission）、振动和温度信号中融合短尺度、中尺度和长尺度特征。基于原型网络（ProtoNet）的变分回溯机制融合当前与历史原型。一个包含2500个样本的数据集按7:2:1比例划分，覆盖0.2–0.5 MPa压力、0.5–1.5 m/s流速、温度变化及噪声条件。该方法实现了98.50%的准确率和0.998的宏平均AUC（Area Under Curve，曲线下面积）。

论文解读文章

研究背景与问题

随着全球能源需求持续增长以及石油天然气资源跨区域调配规模不断扩大，油气输送管道已成为连接能源生产、加工、输送和消费的关键基础设施。与公路和铁路运输相比，管道运输具有运量大、连续运行、成本相对较低且受外部环境条件影响有限等优势，在保障国家能源安全和支撑区域经济发展方面发挥着不可替代的作用。然而，油气管道通常在高压和复杂环境条件下连续运行，由于材料老化、腐蚀穿孔、焊接缺陷、地质灾害、第三方施工破坏或操作不当等原因，泄漏事故时有发生。由于输送的油气产品往往具有易燃、易爆、有毒或高污染特性，未被及时发现泄漏不仅会造成产品损失和运行中断，还可能引发火灾、爆炸、土壤污染和水污染等次生灾害。

现有管道泄漏监测方法主要包括质量平衡分析、负压波检测、压力梯度分析、声发射监测、振动检测、光纤传感、红外成像和气体浓度检测等。传统方法通常依据单一传感信号和人工设定阈值做出判断，虽然实施简便，但容易受到输量调整、泵阀操作、压力波动、环境噪声和传感器漂移的影响。特别是在小泄漏、慢泄漏和交替工况条件下，单一模态获取的信息有限，微弱泄漏特征容易被背景噪声掩盖，导致较高的误报率和漏报率。此外，异构传感器数据在采样频率、时间尺度、空间分布和特征表示方面差异显著，传统特征工程技术和浅层机器学习模型往往难以充分揭示这些信号之间的非线性关系。因此，有效利用压力、流量、声学、振动、温度等多源数据中的互补信息，成为智能管道监测的关键挑战。

研究内容与意义

针对上述问题，本研究开展了一项基于深度神经网络与多模态融合的油气储运管道泄漏状态早期预警技术研究。研究首先对包括压力、流量、声发射和振动在内的异构监测数据进行时间同步、异常处理、噪声抑制和样本分割，构建涵盖正常运行、运行扰动和不同泄漏严重程度的多模态数据集。其次，根据不同数据源的结构特征开发模态特定的深度特征提取网络，并引入注意力机制以支持自适应的跨模态交互与融合。再次，建立集泄漏识别、状态分类和趋势预测于一体的早期预警模型，利用合适的预警阈值和风险评估规则生成分级预警。最后，在多种运行和噪声条件下采集实验数据，评估准确率、召回率、误报率、漏报率、响应时间和泛化性能。该研究旨在提高复杂工况下小泄漏的识别能力，增强早期预警的及时性、可靠性和鲁棒性，为管道安全运行、事故预防和智能化油气运输管理提供理论与技术支撑。

关键技术方法

研究人员构建了融合压力、流量、声发射、振动和温度信号的多模态监测系统，对所有监测数据采用统一时间参考进行对齐。具体采用线性插值实现多模态数据的时间同步，采用标准化方法消除不同物理量纲和数值范围差异，并在滑动窗口内构造动态残差以增强瞬态泄漏特征。在特征提取方面，研究人员建立了模态特定的特征提取分支，采用一维卷积神经网络提取局部模式，结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕获前后向时间依赖关系，并引入时间注意力机制突出与泄漏最相关的时间位置。在多模态融合方面，采用基于跨模态注意力的融合策略，动态评估各模态的重要性。数据集包含2500个样本，按7:2:1比例划分训练集、验证集和测试集，覆盖0.2–0.5 MPa压力、0.5–1.5 m/s流速、温度变化和噪声条件。

研究结果

多模态监测数据表示与预处理

泄漏通常通过多种物理现象表现，包括压力骤降、流量失衡、声发射增强、管壁振动异常和温度场变化。由于不同传感器信号在不同泄漏阶段的响应强度差异显著，仅依赖压力或流量测量容易受到工况调整、阀门切换、泵启停和测量噪声的干扰。研究人员构建了集成压力、流量、声发射、振动和温度信号的多模态监测系统，将所有监测数据按统一时间参考对齐，为后续深度神经网络特征提取和融合预警提供标准化输入。通过线性插值实现时间同步后，压力变化、流量波动、声学冲击和振动响应可在同一时间窗口内关联，减少异步采样对泄漏识别的影响。标准化处理防止高幅值模态主导梯度更新过程。动态残差构造使正常工况下残差围绕零波动，一旦发生泄漏，压力降低、流量失衡加剧以及声学和振动响应增强会使残差迅速偏离正常范围。

基于深度神经网络的多模态特征提取

压力和流量信号主要描述水力平衡，呈现低频趋势特征；声发射和振动信号对裂纹扩展、介质喷射和管壁冲击敏感，通常包含高频瞬态特征；温度信号反映介质膨胀、传热条件和环境变化。为适应这些差异，研究人员建立了模态特定的特征提取分支。一维卷积神经网络首先提取局部模式，多尺度卷积核使模型能够同时感知突发性大泄漏和持续性小泄漏。随后双向长短期记忆网络捕获时间序列的前向和后向依赖关系，门控机制保留与泄漏相关的演化信息同时滤除无关波动。时间注意力机制赋予快速压力下降、声能激增和流量失衡等关键时段更大的权重，同时抑制稳定运行段。

基于跨模态注意力的泄漏特征融合与状态识别

多模态融合应动态评估各模态的重要性，而非简单拼接传感器输出。在小泄漏期间，声学和振动响应可能率先出现，而压力和流量的变化相对滞后；在大泄漏期间，液压参数的突变则更为显著。跨模态注意力机制能够根据当前运行状态自适应调整各模态的贡献权重，抑制低质量或失效模态的影响。基于原型网络（ProtoNet）的变分回溯机制融合当前与历史原型，使模型能够利用历史经验增强对当前状态判断的可靠性。

讨论与结论

研究结果表明，所提出的方法在2500个样本的数据集上实现了98.50%的准确率和0.998的宏平均AUC，验证了深度神经网络多模态融合方法在复杂工况和强环境噪声下提升油气管道泄漏预警及时性、准确性和可靠性的有效性。与传统依赖单一传感信号和人工设定阈值的方法相比，多模态深度融合能够利用异构数据源之间的互补信息，通过自适应注意力分配抑制低质量或失效模态，并通过时间建模分析泄漏状态的演化过程。联合学习泄漏识别、严重程度分类、位置估计和风险预测，有望推动管道安全监测从事后检测向主动预警转变。