基于动态压力信号的机器学习在两相流系统中的早期泄漏识别与分类

《IEEE Open Journal of Instrumentation and Measurement》：Early Leak Recognition and Classification in Two-Phase Flow Systems based on Machine Learning Using Dynamic Pressure Signals

　　

摘要：

在石油和天然气管道中，气液两相流表现出高度的非线性、瞬态性以及依赖流动状态的特性，这给可靠的监测和故障检测带来了巨大挑战。在这些系统中准确识别泄漏对操作安全、环境保护以及资产完整性至关重要；然而，传统的基于物理原理和经验的方法在动态多相条件下往往难以发挥作用。尽管机器学习技术在流动状态识别和模式识别方面表现优异，但其在多相管道泄漏检测中的应用，尤其是在海上作业环境中的应用仍然有限，现有的研究大多集中在单相系统上。本文提出了一种基于压力的人工智能框架，并结合滑动窗口特征提取策略，用于气液两相管道的泄漏检测与分类。该方法针对三种操作场景：无泄漏、单点泄漏以及多点泄漏。通过从窗口化的压力测量数据中提取统计特征来捕捉瞬态流动行为，并在低频实验数据和高频数值模拟数据下对多种数据驱动的分类器进行评估。该方法的目的是提高对流动状态变化的抵御能力，减少误报，并提升不同泄漏场景之间的区分度。实验结果表明，级联机器学习模型非常适合低频测量系统，而神经网络模型在高频采样条件下表现优异，在低成本嵌入式平台上可实现小于1秒的在线推理时间。总体而言，本研究为智能泄漏监测系统的设计和实现提供了实用指导，有助于在海上石油和天然气作业中实现早期故障检测并提升资产完整性管理水平。

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