基于智能算法的油田天然气管道泄漏检测研究

【摘要】：泄漏检测与定位系统是天然气管道安全运行的重要组成部分。近些年国内外学者对管道泄漏检测方法进行了广泛的研究。但由于泄漏工况的变化多端,各种方法在实际应用中都有一定的局限性。基于模型的管道泄漏检测方法是根据流体输送模型对泄漏情况进行预测,可用于多种泄漏工况的检测。在实际的应用中管道气体会受到噪声、管道周围温度、摩阻系数、气体压缩系数等众多因素的影响,简化后的模型虽然降低了运算复杂度,但会使模型的精度也随之降低。由此,这里建立天然气管道神经网络模型来对动态参数对管道模型产生的影响进行补偿。本文基于天然气管道泄漏机理对仿真建模方法进行研究,建立基于稳态与瞬态的天然气管道泄漏仿真模型,分别利用四阶龙格库塔法和有限差分法进行求解。并通过时间滞后补偿和摩阻系数修正两方面提高参数对管道泄漏定位的影响。通过实际管道的泄漏实验验证所建模型可以对泄漏进行准确检测和定位。根据遗传算法具有较强鲁棒性和全局搜索的特性,利用遗传算法优化神经网络,解决BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷。在对遗传算法进行综合的分析之后,发现遗传算法有早熟收敛等问题。因此在标准遗传算法基础上对其进行改进,依据适应度值的优劣将种群进行划分,并对每个不同的部分分别采取不同的优化方式,而后对各个部分进行补充和重新分配,最终提高算法的局部搜索能力。应用复杂二元函数测试,结果表明,改进算法优化效果更好。针对粒子群种群多样性易下降,不利于搜索到全局最优解的缺点。给出改进方法：在算法的初期与后期分别进行不同的扰动,使种群既能够在全局最优解的邻域内以高的精度进行搜索,又能够从局部极值的邻域跳到全局最优解的邻域。应用标准测试函数评估,结果表明,改进算法的寻优效果更胜一筹。应用本文讨论的方法对某油田天然气管道泄漏状况进行诊断,结果表明,基于智能算法的检测研究能够对管道工况做出准确的判断。并且改进后的方法准确率更高。 【关键词】：泄漏检测与定位 模型法 神经网络 遗传算法 粒子群算法
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TE973.6
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 创新点摘要7-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 课题的背景与研究意义10-11
• 1.1.1 课题的研究背景10
• 1.1.2 课题的研究意义10-11
• 1.2 管道泄露检测的国内外研究现状11-13
• 1.3 管道泄漏检测技术方法综述13-17
• 1.3.1 基本检测方法13-17
• 1.3.2 性能指标17
• 1.4 课题的主要研究内容17-18
• 第二章 气体管道模型建立18-29
• 2.1 引言18
• 2.2 气体管道模型基本方程18-23
• 2.2.1 气体状态方程18
• 2.2.2 连续性方程18-19
• 2.2.3 运动方程19-20
• 2.2.4 能量方程20-23
• 2.2.5 气体管道模型23
• 2.3 气体的热物性参数计算23-26
• 2.4 管道泄漏过程分析26-28
• 2.5 小结28-29
• 第三章 基于机理模型的天然气管道泄漏检测29-49
• 3.1 引言29
• 3.2 基于稳态模型的泄漏检测法29-32
• 3.2.1 稳态管道泄漏模型的建立29-30
• 3.2.2 稳态管道泄漏模型的求解30-32
• 3.3 基于瞬态模型的泄漏检测法32-37
• 3.3.1 泄漏对管道参数的影响32-34
• 3.3.2 瞬态模型的建立与求解34-37
• 3.4 基于模型法的气体管道泄漏检测及定位37-40
• 3.5 参数对管道泄漏定位的影响与修正40-43
• 3.5.1 时间滞后补偿40-41
• 3.5.2 摩阻分布不均对泄漏定位的影响41-43
• 3.6 模型法在天然气管道泄漏检测与定位中的应用43-48
• 3.7 小结48-49
• 第四章 基于遗传算法优化神经网络的天然气管道泄漏检测研究49-80
• 4.1 引言49
• 4.2 BP神经网络概述49-57
• 4.2.1 人工神经网络原理49-53
• 4.2.2 BP神经网络概述及网络逼近能力53-57
• 4.3 遗传算法57-63
• 4.3.1 遗传算法的基本思想与操作原理57-59
• 4.3.2 遗传算法的实现技术59-61
• 4.3.3 遗传算法的模式理论61-63
• 4.4 遗传算法的改进63-71
• 4.4.1 对基本遗传算法的改进方案63-68
• 4.4.2 两种算法在函数优化中的比较分析68-70
• 4.4.3 遗传算法优化神经网络70-71
• 4.5 遗传算法优化神经网络参数设置71-74
• 4.5.1 神经网络各参数的确定71-74
• 4.5.2 遗传算法各参数的确定74
• 4.6 遗传算法优化神经网络在天然气管道泄漏检测中的应用74-79
• 4.7 小结79-80
• 第五章 基于粒子群优化神经网络的天然气管道泄漏检测研究80-109
• 5.1 引言80
• 5.2 粒子群优化算法及其理论基础80-90
• 5.2.1 粒子群优化算法的数学描述80-84
• 5.2.2 粒子群优化算法的拓扑结构分析84-86
• 5.2.3 粒子群算法的搜索模式86-90
• 5.3 粒子群优化算法参数分析90-94
• 5.4 粒子群优化算法的改进94-104
• 5.4.1 粒子群优化算法常用改进方法94-96
• 5.4.2 本文改进的粒子群优化算法96-99
• 5.4.3 两种算法在函数优化中的比较分析99-102
• 5.4.4 改进粒子群算法优化神经网络102-104
• 5.5 粒子群算法优化神经网络在天然气管道泄漏检测的应用104-108
• 5.5.1 实验参数设置104-105
• 5.5.2 仿真结果及结果分析105-108
• 5.6 小结108-109
• 结论109-110
• 参考文献110-117
• 发表文章目录117-118
• 致谢118-119
• 附件119-133

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