基于多源信息融合与自编码器算法的鹤管泄漏检测研究

【摘要】 鹤管作为石化行业中液体装卸的关键设备，一旦发生泄漏，可能引发火灾、爆炸或有毒气体泄漏等严重事故，因此亟需高效的泄漏检测技术。鉴于鹤管与管道在流体输送特性上的相似性，借鉴管道泄漏检测方法，提出了一种基于自编码器的鹤管异常检测方法。该方法利用多种传感器（压力、流量、温度）采集的数据构建特征空间，通过浅层自编码神经网络提取关键特征并实现重构数据集误差分析。在搭建的鹤管实验平台上，通过模拟泄漏场景采集数据进行模型训练与测试。结果表明，所设计的自编码器模型能够在泄漏阶段及时识别出异常变化，展现出良好的故障预警能力。本研究验证了自编码器在复杂工业场景中进行早期故障预警的可行性与实用价值，为鹤管系统的智能监测与安全保障提供了理论与技术支撑。更多还原