基于交叉注意力的多源数据融合的气体泄漏检测

为解决单一传感器在管道气体泄漏检测时容易出现误报、漏报的问题,及时预警并反馈泄漏状况,提出一种基于交叉注意力的多源数据融合管道泄漏检测方法。首先,利用预训练的ShuffleNetV2模型提取热像仪数据的空间特征;然后,结合一维卷积神经网络(1DCNN)和双向门控循环单元(BiGRU),构建1DCNN-BiGRU模型,以提取气体传感器数据的时序特征;最后,运用交叉注意力捕获数据的时空关联性得到2个数据源的特征表示,通过残差方式进行特征连接后输入到分类层中,得到识别结果。结果表明:所构建的多源数据融合模型(SCGA)对气体识别准确率为99.22%,损失值在0~0.04内波动;与仅使用气体传感器数据的支持向量机(SVM)、1DCNN、BiGRU模型相比,准确率至少提升4.12%;与仅使用热图像传感器数据的MobileNetV3、ShuffleNetV2、ResNet18模型相比,准确率至少提升1.14%;与将时序特征和空间特征直接拼接的多源数据融合模型(SCG)相比,准确率提升1%。SCGA模型对气体识别具有较高精度。

基于IAWF算法和图像数据的煤矿井下供水管道泄漏点定位

针对利用传感器采集的管道泄漏信号存在大量异常值,难以准确挖掘其中的泄漏特征值,进而无法准确定位泄漏点的问题,提出了基于IAWF算法和图像数据的煤矿井下供水管道泄漏点定位。根据管道泄漏信号的特点,利用IAWF算法对采集的监测值进行加权融合,采用支持度矩阵计算目标传感器被其他传感器支持的支持度,并将具有最高支持度的传感器测量的数据替代数据集中的异常值,由此提取管道泄漏信号的特征,引入图像数据获取管道图像的显著图,进而确定管道泄漏的范围,基于此,利用压力梯度方法根据管道压力与流量的变化,求取泄漏点与管道入口端的距离,以此确定泄漏点位置。实验结果表明,利用所提方法对管道进行泄漏点定位,得到的定位距离与实际距离一致,定位精度较高。

基于演化博弈的大数据信息泄漏风险访问控制模型设计

大数据信息泄漏会导致网络主机所承担的运行风险增加,严重时下级网络终端会出现无法访问大数据信息服务器的情况;针对上述问题,设计了基于演化博弈的大数据信息泄漏风险访问控制模型;以演化博弈模型为基础,完成对大数据信息均衡点的演化处理,求解信息博弈概率,推导演化博弈模型表达式,从而完善基于演化博弈的大数据信息模糊化处理流程;计算大数据信息泄漏行为的信任度标准,参考信息监控器设置条件,实现对大数据信息泄漏风险的评估;针对风险评估结果,完成大数据信息的访问证据取样,计算访问控制阈值,实现对信息泄漏风险访问的控制,完成基于演化博弈的大数据信息泄漏风险访问控制模型的设计;实验结果表明,所提方法的大数据信息瞬时泄漏量始终小于2.3×10^(11)MB,网络主机所承担的运行风险得到有效控制,下级网络终端不会出现无法访问大数据信息服务器的情况。

考虑数据不平衡的轨道交通装备液压系统内泵泄漏智能诊断方法研究

针对液压系统内泵泄漏诊断的数据集不平衡问题,提出了一种两阶段处理方法,使用变分编码器对少数类样本进行合成,将少数类故障样本补全到和正常样本一致。再使用焦点损失对故障分类模型进行训练,增强分类器对难分类样本的诊断能力。所提出方法经过消融实验验证,能够有效处理不平衡数据集。

CCUS封存环境CO 2泄漏监测数据融合算法研究

为进一步探究如何提升CCUS封存CO_(2)项目的运行质量,以提升数据监测水平的角度入手,结合实际项目特征与需求,首先整合传感器技术、数据通信技术等,搭建面向CCUS封存环境下的CO_(2)泄漏监测数据系统;而后为提升系统运行质量,设计卡尔曼滤波数据融合算法,以最限度消除数据测量误差,实现更为准确的数据监测。从现场实验测试效果来看,建立的数据监测系统能够实现更为准确的监测,预计其在后续工作中也具有潜在应用价值。

基于数据拟合的动力气体管网泄漏监测算法程序设计与实现

目前,船舶制造企业的智能化程度较低,导致管网操作巡检费时费力、能耗统计分析不完善以及泄漏安全控制滞后等问题出现。本文基于数据拟合建立泄漏计算和机理模型,通过算法程序处理数据,计算评估泄漏情况。文章可以为船厂节能降耗提供数据和理论支持,推进我国船厂动力气体管网的智能化发展。

一种基于瞬态响应数据的水管泄漏检测算法

文章详细分析了水管泄漏瞬态响应模型,一些算法根据水头的峰值和相位可以获取管道泄漏的信息,但是这些算法对数据噪声敏感;另一些算法要求在检测时计算出管道系统的频率响应图,导致检测工作烦琐,实时性不高。因此文章根据现有的瞬态响应模型,利用深度学习网络提取瞬态响应数据特征,检测水管模型的泄漏位置与泄漏量。实验证明,相较于传统的瞬态响应方法,深度神经网络能在一定程度上克服数据噪声带来的影响,同时也不需要每次检测时都测量出频率响应图,只要在训练时加入各种频率的数据即可获得相应频率下的管道特征,增加了算法的实时性。

煤化工装置法兰接头密封泄漏评估管理系统研发

煤化工装置中螺栓法兰接头的泄漏问题一直是安全和环保管理的关键挑战。为解决此问题,文中设计并开发了涵盖了数据收集管理、密封泄露检测及修复、LEC泄漏风险评估及统计分析等功能的评估管理系统。通过该系统,可以实时监测密封泄漏、进行数据分析评估,并采用LEC评价法进行风险评估。系统业务模块面向不同管理层级的需求,有助于提高煤化工装置法兰接头密封泄漏评估管理的科学性和效率。系统致力于提高装置的密封性能、降低泄漏风险、合理配置检维修资源,从而实现装置的长周期运行。

面向地质封存及其泄漏风险评价的CO_(2)物联网在线监测

CO_(2)地质封存可以在控制CO_(2)排放的同时兼顾社会经济发展,已成为实现双碳战略目标必不可少的技术途径。然而,在CO_(2)地质封存过程中,由于封存的CO_(2)存在向封存区外泄漏或渗漏的风险,这可能对环境以及周围生物造成严重影响。因此,CO_(2)地质封存的安全性和有效性风险需要得到持续的监测,对于潜在泄漏的监测与识别是碳封存系统安全保障的关键环节。物联网在线监测技术具有的大范围、连续监测和智能分析等特征,较好地契合了地质封存场地的监测需求,但目前还没有在封存监测领域进行大规模应用。为了建立面向地质封存场地的物联网在线监测系统,首先介绍了传感器选择和传感器节点部署的依据,并提出了底层传感技术的设计思路,展示了已完成的碳排放在线监测系统。在传感器选择方面,采用红外CO_(2)传感器为主、激光CO_(2)传感器为辅、FT-IR巡逻监测的设计思路。在传感器节点部署方面,采用随机部署与固定部署结合,可移动部署实时优化的设计思路。在网络拓扑结构设计方面,在高泄漏风险的重点区域采用簇状拓扑和网状拓扑混合的方式,在边缘区域则采用星状拓扑、树状拓扑结构与主体区域相连的设计思路。未来伴随着传感器批量化和微型化生产的不断推进,传感器节点的分布组网将逐渐形成规模,物联网在线监测技术将在CO_(2)地质封存场地的监测领域发挥更为重要的作用。

基于红外视频的VOCs泄漏源定位与气羽实例分割

为实现对基于红外视频的挥发性有机化合物(VOCs)的自动化检测,提出了一种泄漏源定位和气羽实例分割的协同建模方法,既保证了模型对气羽实例的区分,也保证了每个实例只预测一个泄漏源,并支持单支路网络通过单次前向推理同时进行泄漏源定位和实例分割。考虑到泄漏源附近的气羽逸散特性,使用泄漏源位置作为气羽在嵌入空间的聚类中心,并根据泄漏气羽的时空分布选取高斯分布概率密度函数的协方差变量,对嵌入空间内的像素进行聚类,得到不同实例的泄漏源定位和实例分割结果。将泄漏源定位问题定义为具有单一关键点的关键点检测问题并给出定量评价指标。此外,通过合成数据集获得更加精确且易于获取的标注。实验结果表明,本文提出的方法可以对泄漏气羽进行较为准确的泄漏源定位和实例分割,综合定量指标高于其他同类方法,且在真实视频中具有良好的泛化性。

基于敏感信息检测与分层分级审批数据防泄漏模型

一、引言随着信息技术的快速发展,企业日常生产经营过程中产生的数据呈现出井喷式增长。海量聚集的数据对国家安全、经济发展、社会治理以及人民生活等都造成了明显变化,这导致数据安全的重要性提升到了前所未有的高度。如何保障数据安全不仅涉及到公民个人的隐私,同时还会影响企业的长远发展和安全。因此,如何保障数据安全,确保数据不泄露,成为当今社会亟待解决的问题。

基于管道空间数据的天然气泄漏点定位方法研究

针对传统天然气泄漏点定位方法存在的定位误差大、定位精度低的问题,研究了基于管道空间数据的天然气泄漏点定位方法。采用嵌入式技术,构建天然气泄漏检测系统。结合管道空间数据关系,通过三线边定位法筛选出三个符合要求且距离未知节点位置最近的基站节点。采用最小二乘法计算节点向量,求解天然气传感节点位置。采用加权融合算法,将空间特征关系加权因子增加到每组定位坐标中,以实现泄漏点定位。仿真试验结果表明:所提方法可充分利用空间关系数据特征,降低定位误差率,使用较短时间检测出泄漏点具体节点位置,且检测性能均衡、稳定。该研究能为管道天然气泄漏救援工作提供可靠的技术支持。

基于数据融合分析的管道泄漏监测系统设计

为了提高各种复杂情况下管道泄漏监测精确度,将数据融合分析技术应用到管道泄漏监测系统设计中。硬件方面,依据管道运输特点,采用压力传感器和温度传感器,设计系统硬件监测节点。软件方面,设置管道监测数据转发帧格式和数据正确性校验码,实现系统数据传输;融合不同传感器采集到的管道泄漏数据,计算管道监测数据平均值、均方值和方差,从时域角度着手,分析管道泄漏数据,判断管道是否存在泄漏,实现管道泄漏监测。实验结果表明,设计的管道泄漏监测系统可以得到精确的管道泄漏监测预警。

基于数据加密技术的计算机软件安全防护技术

为避免因安全防护不到位而出现数据泄露抗攻击性低等情况,该研究提出基于数据加密技术的计算机软件安全防护技术。在计算机软件运行过程中,为防止数据信息在传输和储存时被篡改,需要在生成数据信息密钥的基础上,构建数据加密模型。然后,将单授权中心改为多授权中心,在启动适当的安全启动功能后,为防止计算机软件数据信息在传输过程中发生泄露,对初始化函数进行防泄漏编码处理,以此来实现对计算机软件安全防护的整体设计。实验表明:相比于传统技术,基于数据加密技术的计算机软件安全防护技术的防泄漏功能更有优势。

基于大数据的火电厂SCR脱硝系统液氨泄漏危险区域估算模型

设计基于大数据的火电厂选择性催化还原(SCR)脱硝系统液氨泄漏危险区域估算模型。通过数据挖掘模块,利用K-means聚类算法,依据聚类结果确定液氨泄漏影响因素。数据应用层依据所确定的影响因素,通过现场模拟模块,利用MATLAB软件依据高斯烟羽模型,模拟火电厂SCR脱硝系统液氨泄漏场景,并根据模拟结果估算液氨泄漏危险区域,将其划分为重度危险区域、中度危险区域、轻度危险区域、受影响危险区域。实验证明采用笔者所提方法可有效估算液氨泄漏危险区域,当液氨泄漏速率和泄漏源强相同时,风速越高,液氨泄漏危险区域越小。

面向不均衡数据的天然气管道泄漏预警研究

天然气管道压力数据的不平衡特性会带来泄漏预警率下降问题,提出了一种不均衡数据处理和天然气管道泄漏预警方法。首先,利用NE-AHC-MAHAK过采样方法对其压力数据进行过采样处理,以实现数据均衡,其次,将压力数据输入GRU模型中进行训练来预测管道输出端压力值,获取预测值和实际值之间差值的阈值。最后,根据差值的波动情况对天然气管道工况进行判断,当出现泄漏工况时及时预警。实验表明,该方法能有效对天然气站场管道进行泄漏预警。

注水复杂管网泄漏监测系统研究

注水复杂管网泄漏监测系统的研究目标是提高管网的运行效率,减少泄漏引起损失。研究主要涉及数据采集与处理、泄漏检测算法、人机交互综合管理等方面的工作。泄漏综合分析判断模型及管理平台研究,实现了2mm及以上孔径泄漏事件的有效判断监测。

复杂注水管网泄漏监测算法研究

油田注水管道是注水系统的输送链路,材质主要为钢制、玻璃钢、柔性复合管等。管道破损严重影响生产;高压泄漏还容易造成周边各种伤害。主要目的是通过软件算法技术,实现注水管网破损的快速识别,准确报警,并判定泄漏方位。

调控云架构下的长短期电网运维行为大数据防泄露分布式存储仿真

为了实现大数据安全体系,对边界安全、访问控制和授权、数据保护、审计和监控提供支持,增强大数据存储的稳定性与安全性,提出调控云架构下的长短期电网运维行为大数据防泄露分布式存储仿真。构建长短期电网运维行为大数据防泄露分布式存储的调控云架构,采用网格技术构建大数据的分布式存储结构,对网格信息进行分级与调度,通过分类并处理冗余数据降低冗余数据对分布式存储的影响,并采用密度演化结合数据特征压缩的存储方法,实现长短期电网运维行为的数据分布式存储;调控云架构的云安全加密部分通过调控云架构初始化、密钥产生、明文信息加密、密文分布式存储,防止分布式存储大数据泄露。实验结果表明:该方法存储性能好,数据上传速度快,存储过程稳定,能够保证存储数据安全性及计算机系统负载均衡。

大修后安全壳泄漏率报警原因分析及处理

某核电厂机组安全壳泄漏率在线监测系统发生报警。通过对安全壳泄漏率监测数据进行分析,确认安全壳存在漏点。通过制定安全壳贯穿件漏点排查方案,迅速发现漏点并加以处理,使安全壳泄漏率数据恢复正常。论述了核电厂安全壳泄漏率查漏过程数据分析和漏点查找方法,对其他机组泄漏率异常的分析及查漏具有一定借鉴意义。