人工智能在新能源燃氣管道泄露檢測中的運用研究

摘 要：常規的新能源燃氣管道泄露檢測方法以管道泄露運行數據監測為主，隱蔽性較強的泄露點存在檢測失誤的問題。因此，研究了人工智能在新能源燃氣管道泄露檢測中的運用這一課題。提取新能源燃氣管道泄露氣體流動特征，根據質量守恒定律建立燃氣管道連續性方程，判斷管道氣體流動狀態。基于人工智能構建燃氣管道泄露檢測模型，通過深度學習、機器學習等人工智能算法形成燃氣管道泄露檢測框架，從而滿足泄露檢測的準確性需求。定位管道泄露檢測區間，求解衰減RSSI值、泄露信號的動態衰減指數、高斯分布隨機噪聲，確定燃氣管道泄露位置，進一步實現管道泄露的精準檢測。采用對比試驗驗證了該方法的檢測準確性更高，能夠應用于實際生活中。

關鍵詞：人工智能；新能源；燃氣管道；管道泄露；檢測方法

中圖分類號：TN 911.7" " 文獻標志碼：A

新能源燃氣管道是一種輸送新型、清潔、可再生能源的管道，能夠根據新能源燃氣的特殊性質進行設計，從而保障燃氣輸送的安全性和穩定性。管道泄漏是指在輸送流體時受管道本身缺陷、老化、腐蝕的影響，流體從管道中泄露出來的現象。燃氣管道泄漏容易出現爆炸、火災等重大事故，威脅人們的生命安全。針對此類問題，研究人員設計了多種管道泄露檢測方法。

其中，文獻[1]基于機載LiDAR技術的新能源燃氣管道泄露檢測方法，主要是利用機載LiDAR系統對管道沿線進行高精度三維掃描，獲取管道及其周圍環境的詳細數據，確定泄露點的具體位置。……