一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法

本发明属于管道监测领域，具体是一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法。

背景技术：

1、随着工业自动化的发展，管道作为重要的能源输送设施，其安全运行至关重要。然而，由于长期运行、环境腐蚀、材料老化等因素，管道的安全性受到严重威胁。传统的管道安全监测依赖于人工巡检方式，效率低下且难以发现早期隐患。

2、现有的格拉姆角场的管道安全特征提取方法存在以下问题：首先，依据预处理后的时间序列数据难以转化为图像，难以根据转化后的图像提取并分析管道参数；接着，难以分析管道的运行异常；最后，难以综合各项数据分析管道安全特征值，设置阈值评估管道安全等级。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法，用于解决以下的技术问题：

2、首先，依据预处理后的时间序列数据难以转化为图像，难以根据转化后的图像提取并分析管道参数；接着，难以分析管道的运行异常；最后，难以综合各项数据分析管道安全特征值，设置阈值评估管道安全等级。

3、为解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法，包括以下模块：

4、数据采集模块：采集管道运行过程中的时间序列数据；

5、数据处理模块：将采集到的时间序列数据进行预处理；

6、参数提取模块：根据预处理后的时间序列数据通过格拉姆角场方法进行转化为图像；根据转化后的结果提取管道参数；

7、数据分析模块：根据管道参数分析计算管道变化系数、变速压力值和管道弯曲影响率；根据格拉姆角场转化后的图像分析管道的运行异常；根据分析结果计算管道运行异常指数；

8、安全评估模块：综合分析计算管道安全特征值，评估管道的安全等级。

9、作为本发明进一步的方案：采集管道运行过程中的时间序列数据，包括以下步骤：

10、在管道周围安装压力传感器、流量计和温度传感器实时采集时间序列数据包括：压力数据、流量数据和温度数据。

11、作为本发明进一步的方案：将采集到的数据进行预处理，包括以下步骤：

12、通过分析公式：

13、将采集的时间序列数据归一化到[0，1]区间内得到处理后的时间序列数据，其中表示在第i个时刻的数据点，。

14、作为本发明进一步的方案：根据预处理后的时间序列数据通过格拉姆角场方法进行转化为图像，包括以下步骤：

15、通过分析公式：

16、

17、得到之间的夹角值；其中，表示向量的内积，分别表示向量和向量的模长，表示在第i个时刻的数据点，表示在第j个时刻的数据点，， d是每个向量的维度，和分别是向量和向量在第 k个维度上的分量；

18、通过分析公式：

19、得到格拉姆角场矩阵的元素值，生成n×n的对称矩阵；

20、通过分析公式：

21、得到格拉姆角场矩阵的元素值生成图像的像素值；其中，表示之间的夹角值。

22、作为本发明进一步的方案：根据转化后的结果提取管道参数，包括以下步骤：

23、根据预处理后的时间序列数据通过格拉姆角场方法转化的图像，利用深度学习模型提取管道参数；

24、标注管道参数包括：管道长度、管道温度、管道直径、管道横截面积、管道内流体密度、管道的体积流量、管道弯曲角度和管道弯长；

25、将标注的管道参数输入深度学习模型中进行模型训练；

26、通过预处理后的时间序列数据通过格拉姆角场方法转化的图像，提取管道参数输出结果。

27、作为本发明进一步的方案：根据管道参数分析计算管道变化系数、变速压力值和管道弯曲影响率，包括以下步骤：

28、通过分析公式：

29、得到管道变化系数，其中表示管道的长度变化量，表示温度变化量，表示初始管道长度；

30、通过分析公式：

31、

32、得到变速压力值，表示摩擦系数，表示管道的长度变化量，d表示管道直径变化量，表示流体密度，表示流体速度，q表示通过管道的体积流量，表示管道的横截面积；

33、通过分析公式：

34、得到管道弯曲影响率r，其中，表示管道弯曲角度，表示管道弯长。

35、作为本发明进一步的方案：根据格拉姆角场转化后的图像分析管道的运行异常，包括以下步骤：

36、根据格拉姆角场转化后的图像，通过深度学习模型分析管道的运行异常；

37、标注m种管道运行异常；

38、将标注的管道运行异常数据输入深度学习模型中进行模型训练；

39、通过预处理后的时间序列数据通过格拉姆角场方法转化的图像，识别并输出m种管道运行异常。

40、作为本发明进一步的方案：根据分析结果计算管道运行异常指数，包括以下步骤：

41、通过分析公式：

42、得到管道运行异常指数k，其中，表示第种管道运行异常发生的次数，表示第种管道运行异常的权重，表示m种管道运行异常发生的总次数，。

43、作为本发明进一步的方案：综合分析计算管道风险评估值，评估管道的风险状况，包括以下步骤：

44、通过分析公式：

45、得到管道安全特征值，其中， 表示管道变化系数，表示变速压力值，r表示管道弯曲影响率，k表示管道运行异常指数，、、和分别表示管道变化系数、变速压力值、管道弯曲影响率和管道运行异常指数的权重；

46、根据管道安全特征值 ，将管道的安全等级划分为三种等级：

47、当<时为一级安全等级；

48、当0.3≤<0.7时为二级安全等级；

49、当≥0.7时为三级安全等级。

50、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

51、本发明通过预处理时间序列数据利用格拉姆角场方法实现转化为图像，通过转化的图像提取并分析管道参数，实现了对管道参数的准确提取和实时监测；

52、本发明通过转化后的图像分析管道的运行异常，可以实时监测管道的异常状况，有助于及时识别管道的运行异常；

53、本发明通过综合各项数据分析管道安全特征值，设置阈值评估管道的安全等级，有助于更准确地了解管道的安全状况，确保管道的安全稳定运行。

技术特征：

1.一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法，其特征在于，包括以下模块：

2.根据权利要求1所述的一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法，其特征在于，采集管道运行过程中的时间序列数据，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法，其特征在于，将采集到的数据进行预处理，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法，其特征在于，根据预处理后的时间序列数据通过格拉姆角场方法进行转化为图像，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法，其特征在于，根据转化后的结果提取管道参数，包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法，其特征在于，根据管道参数分析计算管道变化系数、变速压力值和管道弯曲影响率，包括以下步骤：

7.根据权利要求1所述的一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法，其特征在于，根据格拉姆角场转化后的图像分析管道的运行异常，包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法，其特征在于，根据分析结果计算管道运行异常指数，包括以下步骤：

9.根据权利要求1所述的一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法，其特征在于，综合分析计算管道安全特征值，评估管道的安全等级，包括以下步骤：

技术总结本发明公开了一种格拉姆角场的管道安全特征提取方法，涉及管道监测技术领域，解决了依据预处理后的时间序列数据难以转化为图像，难以根据转化后的图像提取并分析管道参数；接着，难以分析管道的运行异常；最后，难以综合各项数据分析管道安全特征值，设置阈值评估管道安全等级的技术问题。本发明包含以下模块：数据采集模块、数据处理模块、参数提取模块、数据分析模块和安全评估模块。通过预处理时间序列数据利用格拉姆角场方法进行转化为图像后提取并分析管道参数，根据图像分析管道的运行异常，实时监测管道的安全状况；综合各项数据分析管道安全特征值并评估管道安全等级，确保管道的安全运行。技术研发人员：李俊受保护的技术使用者：西安科技大学技术研发日：技术公布日：2025/1/13