石油天然气管道运行状态识别的多源数据融合与智能建模研究
期刊: 《社会发展与科技创新》 DOI:10.64649/yh.shfzykjcx.issn3078-8994.202607023 全文阅读 返回期刊
摘要
石油天然气管道作为能源输送的重要基础设施，其运行状态识别对于保障系统安全与效率至关重要。本文围绕多源监测数据的融合机制与智能建模方法展开研究，系统构建“数据接入—特征表达—融合调控”的运行机制架构，提出分层融合与特征协同表达机制。在建模方面，结合机器学习、时序网络、图神经网络与深度融合模型，建立适配多维状态的识别路径。通过工程案例验证，该方法在异常检测准确率、模型泛化能力与响应速度方面表现优异，为复杂管道系统的智能感知与风险预警提供技术支撑。
关键词
石油天然气管道；运行状态识别；多源数据融合机制；智能建模方法；深度学习
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