[发明专利]一种深度学习融合物理信息的管道泄漏监测系统在审
| 申请号： | 202210917411.1 | 申请日： | 2022-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN115264406A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 梁法春;杨婷;陈婧;信灵棋 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | F17D5/02 | 分类号： | F17D5/02;F17D5/06;F17D5/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/11 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种深度学习融合物理信息的管道泄漏监测系统，主要由压力传感器，数据收集器，中心处理器组成。中心处理器安装有软件系统，主要包括深度神经网络模块，物理信息约束模块，损失函数模块，判断模块以及输出模块。本发明将管道泄漏压力方程作为先验知识融入神经网络，克服了传统以数据驱动的泄漏监测方法受数据噪声影响大，泛化能力差的缺点，能同时预测破口位置、破口大小以及泄漏流量，可为应急救援提供科学依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 融合 物理 信息 管道 泄漏 监测 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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