泄漏蒸汽红外温度场静动态锤尾特性表征与辨识

针对复杂工业现场泄漏蒸汽智能识别需要,文中提出红外温度场表征与辨识方法。利用模拟分析对蒸汽泄漏过程进行研究,揭示其温度场发生发展规律,即扩散特性、锤尾特性、动态特性,中心向源特性为一体的静动态锤尾特性。通过对温度层划分后的蒸汽温度场进行研究,提取蒸汽温度分布细节特征,提出变尺度灰度处理方法,实现了蒸汽红外温度场的高清化表征。为提高辨识速度和精度,建立Mask R-CNN网络模型,对泄漏蒸汽的锤尾特征进行学习和动态挖掘,对单张锤尾样本的识别准确率达到90.71%,总体算法识别准确率达到了99.93%,实现了蒸汽以及泄漏特性的有效辨识。现场实测表明,该算法对连续5帧图像处理时间为0.48s,对于复杂工业现场的蒸汽泄漏辨识达到了快速准确的辨识效果。