基于MaskR-CNN的排水管网缺陷识别系统研究

在基于CCTV的排水管网检测工程中,传统识别方法是利用人工方式对管道内部情况进行辨认和记录,这种方法耗时费力,主要依赖工作人员的经验,难以满足大型项目对质量和速度的要求。针对人工识别效率低这一问题,本文提出了一种基于Mask R-CNN的排水管网缺陷深度学习识别方法,并依此搭建了缺陷识别平台,进一步打标、识别分析了重庆市某区干道区域排水管网缺陷图库及视频。研究结果表明,该方法分类预测准确率达到88.16%,优于同类算法,在排水管网缺陷识别的领域具有一定使用价值和应用前景。

燃气管网相邻地下空间天然气泄漏扩散研究

随着时间推移及不可抗力因素影响,埋地燃气输送管网可能发生泄漏,进而导致相邻地下空间发生燃气积聚扩散现象。为探明地下燃气管道泄漏后燃气在相邻地下空间内的扩散行为,本文借助气体泄漏模型和高速扩散模型,分别研究了不同风速和不同等级大气稳定度对燃气泄漏扩散浓度分布的影响。结果表明,燃气泄漏后,在管线内浓度呈现快速下降趋势。在同一大气稳定度条件下,风速增加会加速燃气扩散,降低管线内燃气浓度。而在不同大气稳定度条件下,稳定度等级越低,空气流动越缓慢,更容易造成燃气积聚。