基于智能算法的油田天然氣管道泄漏檢測(cè)研究

【摘要】：泄漏檢測(cè)與定位系統(tǒng)是天然氣管道安全運(yùn)行的重要組成部分。近些年國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)管道泄漏檢測(cè)方法進(jìn)行了廣泛的研究。但由于泄漏工況的變化多端,各種方法在實(shí)際應(yīng)用中都有一定的局限性?；谀Ｐ偷墓艿佬孤z測(cè)方法是根據(jù)流體輸送模型對(duì)泄漏情況進(jìn)行預(yù)測(cè),可用于多種泄漏工況的檢測(cè)。在實(shí)際的應(yīng)用中管道氣體會(huì)受到噪聲、管道周?chē)鷾囟?、摩阻系?shù)、氣體壓縮系數(shù)等眾多因素的影響,簡(jiǎn)化后的模型雖然降低了運(yùn)算復(fù)雜度,但會(huì)使模型的精度也隨之降低。由此,這里建立天然氣管道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)對(duì)動(dòng)態(tài)參數(shù)對(duì)管道模型產(chǎn)生的影響進(jìn)行補(bǔ)償。本文基于天然氣管道泄漏機(jī)理對(duì)仿真建模方法進(jìn)行研究,建立基于穩(wěn)態(tài)與瞬態(tài)的天然氣管道泄漏仿真模型,分別利用四階龍格庫(kù)塔法和有限差分法進(jìn)行求解。并通過(guò)時(shí)間滯后補(bǔ)償和摩阻系數(shù)修正兩方面提高參數(shù)對(duì)管道泄漏定位的影響。通過(guò)實(shí)際管道的泄漏實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所建模型可以對(duì)泄漏進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)和定位。根據(jù)遺傳算法具有較強(qiáng)魯棒性和全局搜索的特性,利用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),解決BP算法收斂速度慢、易陷入局部極小值的缺陷。在對(duì)遺傳算法進(jìn)行綜合的分析之后,發(fā)現(xiàn)遺傳算法有早熟收斂等問(wèn)題。因此在標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),依據(jù)適應(yīng)度值的優(yōu)劣將種群進(jìn)行劃分,并對(duì)每個(gè)不同的部分分別采取不同的優(yōu)化方式,而后對(duì)各個(gè)部分進(jìn)行補(bǔ)充和重新分配,最終提高算法的局部搜索能力。應(yīng)用復(fù)雜二元函數(shù)測(cè)試,結(jié)果表明,改進(jìn)算法優(yōu)化效果更好。針對(duì)粒子群種群多樣性易下降,不利于搜索到全局最優(yōu)解的缺點(diǎn)。給出改進(jìn)方法：在算法的初期與后期分別進(jìn)行不同的擾動(dòng),使種群既能夠在全局最優(yōu)解的鄰域內(nèi)以高的精度進(jìn)行搜索,又能夠從局部極值的鄰域跳到全局最優(yōu)解的鄰域。應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)評(píng)估,結(jié)果表明,改進(jìn)算法的尋優(yōu)效果更勝一籌。應(yīng)用本文討論的方法對(duì)某油田天然氣管道泄漏狀況進(jìn)行診斷,結(jié)果表明,基于智能算法的檢測(cè)研究能夠?qū)艿拦r做出準(zhǔn)確的判斷。并且改進(jìn)后的方法準(zhǔn)確率更高。 【關(guān)鍵詞】：泄漏檢測(cè)與定位 模型法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TE973.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 創(chuàng)新點(diǎn)摘要7-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 課題的背景與研究意義10-11
• 1.1.1 課題的研究背景10
• 1.1.2 課題的研究意義10-11
• 1.2 管道泄露檢測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 管道泄漏檢測(cè)技術(shù)方法綜述13-17
• 1.3.1 基本檢測(cè)方法13-17
• 1.3.2 性能指標(biāo)17
• 1.4 課題的主要研究?jī)?nèi)容17-18
• 第二章 氣體管道模型建立18-29
• 2.1 引言18
• 2.2 氣體管道模型基本方程18-23
• 2.2.1 氣體狀態(tài)方程18
• 2.2.2 連續(xù)性方程18-19
• 2.2.3 運(yùn)動(dòng)方程19-20
• 2.2.4 能量方程20-23
• 2.2.5 氣體管道模型23
• 2.3 氣體的熱物性參數(shù)計(jì)算23-26
• 2.4 管道泄漏過(guò)程分析26-28
• 2.5 小結(jié)28-29
• 第三章 基于機(jī)理模型的天然氣管道泄漏檢測(cè)29-49
• 3.1 引言29
• 3.2 基于穩(wěn)態(tài)模型的泄漏檢測(cè)法29-32
• 3.2.1 穩(wěn)態(tài)管道泄漏模型的建立29-30
• 3.2.2 穩(wěn)態(tài)管道泄漏模型的求解30-32
• 3.3 基于瞬態(tài)模型的泄漏檢測(cè)法32-37
• 3.3.1 泄漏對(duì)管道參數(shù)的影響32-34
• 3.3.2 瞬態(tài)模型的建立與求解34-37
• 3.4 基于模型法的氣體管道泄漏檢測(cè)及定位37-40
• 3.5 參數(shù)對(duì)管道泄漏定位的影響與修正40-43
• 3.5.1 時(shí)間滯后補(bǔ)償40-41
• 3.5.2 摩阻分布不均對(duì)泄漏定位的影響41-43
• 3.6 模型法在天然氣管道泄漏檢測(cè)與定位中的應(yīng)用43-48
• 3.7 小結(jié)48-49
• 第四章 基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天然氣管道泄漏檢測(cè)研究49-80
• 4.1 引言49
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述49-57
• 4.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理49-53
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述及網(wǎng)絡(luò)逼近能力53-57
• 4.3 遺傳算法57-63
• 4.3.1 遺傳算法的基本思想與操作原理57-59
• 4.3.2 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)技術(shù)59-61
• 4.3.3 遺傳算法的模式理論61-63
• 4.4 遺傳算法的改進(jìn)63-71
• 4.4.1 對(duì)基本遺傳算法的改進(jìn)方案63-68
• 4.4.2 兩種算法在函數(shù)優(yōu)化中的比較分析68-70
• 4.4.3 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)70-71
• 4.5 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置71-74
• 4.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各參數(shù)的確定71-74
• 4.5.2 遺傳算法各參數(shù)的確定74
• 4.6 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在天然氣管道泄漏檢測(cè)中的應(yīng)用74-79
• 4.7 小結(jié)79-80
• 第五章 基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天然氣管道泄漏檢測(cè)研究80-109
• 5.1 引言80
• 5.2 粒子群優(yōu)化算法及其理論基礎(chǔ)80-90
• 5.2.1 粒子群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述80-84
• 5.2.2 粒子群優(yōu)化算法的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析84-86
• 5.2.3 粒子群算法的搜索模式86-90
• 5.3 粒子群優(yōu)化算法參數(shù)分析90-94
• 5.4 粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)94-104
• 5.4.1 粒子群優(yōu)化算法常用改進(jìn)方法94-96
• 5.4.2 本文改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法96-99
• 5.4.3 兩種算法在函數(shù)優(yōu)化中的比較分析99-102
• 5.4.4 改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)102-104
• 5.5 粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在天然氣管道泄漏檢測(cè)的應(yīng)用104-108
• 5.5.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置104-105
• 5.5.2 仿真結(jié)果及結(jié)果分析105-108
• 5.6 小結(jié)108-109
• 結(jié)論109-110
• 參考文獻(xiàn)110-117
• 發(fā)表文章目錄117-118
• 致謝118-119
• 附件119-133

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