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一种识别输油气管道流体泄漏声频的方法、装置和设备 

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申请/专利权人:中国石油管道局工程有限公司;中国石油天然气集团有限公司;中国石油天然气管道工程有限公司

摘要:本公开属于输油气管道管理技术领域,具体涉及一种识别输油气管道流体泄漏声频的方法、装置和设备。其中,一种识别输油气管道流体泄漏声频的方法,应用于输油气管道的边缘计算设备,包括:获取声频,当探测到所述声频短时能量值大于第一预设阈值时,控制所述设备进入第一唤醒状态,当所述设备处于第一唤醒状态时,如果满足预设条件,控制所述设备进入第二唤醒状态;当所述设备处于第二唤醒状态时,对所述声频进行降噪处理,得到降噪后的所述声频的频谱特征图;当所述设备处于第二唤醒状态时,将所述频谱特征图输入根据权利要求1‑6任一项所述方法建立的模型以识别所述声频是否属于输油气管道流体泄漏声频。

主权项:1.一种训练输油气管道流体泄漏声频识别模型的方法,其特征在于,包括:将输油气管道不同站场环境的流体泄漏声音和所述环境的特异性噪声输入预先训练好的声频降噪模型处理得到正声频样本,将所述环境的非特异性噪声输入所述声频降噪模型处理得到负声频样本;获取所述正声频样本和所述负声频样本的频谱特征图,将所述频谱特征图经过特征折叠处理后分别作为正样本和负样本,所述声频样本的真实值作为标签,输入嵌入特征折叠注意力的深度分离卷积神经网络优化模型进行训练,得到管道流体泄漏声频监测识别网络模型,其中,所述嵌入特征折叠注意力的深度分离卷积神经网络优化模型在两个深度分离卷积核之间还包括聚合-扩张层,所述聚合-扩张层用于将神经网络模型通道特征关系与卷积核学习到的空间关系解耦;量化所述嵌入特征折叠注意力的深度分离卷积神经网络优化模型以使所述模型可以部署在预设边缘计算设备。

全文数据:

权利要求:

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