基于模型故障检测的传感器融合天然气管道泄漏检测

本文档《基于传感器融合的天然气管道泄漏检测》发表在《石油科学与工程》期刊上，由 Roya Doshmanziari、Hamid Khaloozadeh 和 Amirhossein Nikoofard 合著。研究主要探讨了在模型基故障检测框架下利用传感器融合技术对天然气管道泄漏进行有效监测的方法。作者在2019年7月8日提交了初稿，并在同年9月16日进行了修订，最终于10月10日接受。该论文的数字对象标识符（DOI）是 <https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.106581>，读者引用时应注明来源。 在文章中，作者关注的是提高天然气管道泄漏检测的精度和效率，这是能源行业中一个关键问题，因为任何泄漏都可能导致环境破坏、经济损失以及潜在的安全风险。传统的泄漏检测方法可能受到单一传感器性能限制，而传感器融合技术则能通过整合多个传感器的数据，提供更为准确和全面的环境感知，减少误报和漏报的可能性。 模型基故障检测框架在此研究中扮演了核心角色，它通常包括数据预处理、状态估计、异常检测和诊断过程。数据预处理涉及清洗和标准化传感器数据，以便后续分析；状态估计是根据历史数据和物理模型预测管道系统的正常运行状态；异常检测则是识别与正常状态不符的模式或偏差，可能是泄漏的迹象；最后，诊断环节会进一步确认并定位泄漏的位置。 通过结合多种传感器，如压力、温度、流量和振动等，传感器融合能够提供更为全面的管道状态信息，帮助系统更好地理解管道系统的动态行为，从而实现更快速、精确的泄漏检测。文章还可能讨论了特定的算法，如卡尔曼滤波、支持向量机或深度学习，这些技术被用来优化数据融合和异常检测的性能。 这篇工作对于油气行业的实践者来说具有重要意义，它不仅提供了理论基础，也展示了如何将先进技术应用到实际的管道监控中，提升了管道安全性和运营效率。尽管本文还不是最终定稿，但提前发布的预印本为研究者、工程师和政策制定者提供了宝贵的信息，推动了天然气管道安全管理的前沿研究。