CN115512717A - 一种基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法，包括：对管道泄漏的声波信号数据进行预处理，获取原始数据集；利用若干预设网络模型对所述原始数据集进行处理，获取处理后的数据集；构建循环神经网络模型，利用处理后的所述数据集对所述循环神经网络模型进行训练，利用训练后的所述循环神经网络模型预测管道泄漏点位置。本发明仅用一个传感器就可以对管道泄漏位置进行较好的预测，为管道泄漏定位提供了一种新方法，且大大节省了成本，具有一定的应用价值。
Description
技术领域
本发明属于信号处理和天然气管道泄漏测量技术领域，尤其涉及一种基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法。
背景技术
随着石油天然气行业的发展，使用管道运输油气产品具有高效、经济等特点。但是，随着时间的变化，管道面临的问题也越来越多。比如：自然腐蚀、人为管道损坏、穿孔泄漏事故等。这将会给人们造成巨大的财产损失，带来环境污染问题，还可能对人们的生命财产和生存环境造成巨大的威胁。因此，加强对石油天然气管道的检测，缩短泄漏时间，提高泄漏定位精度将对控制泄漏、减少生命财产损失具有重要作用。近年来，管道泄漏检测技术随着传感器、信号处理、模式识别、人工智能等多领域的融合迎来了新的发展方向。现阶段的管道泄漏定位算法一般采用两个声压传感器，通过计算管道上下游的时间差实现泄漏定位。该方法具有较大误差，主要因为定位公式中的波速一般被设为固定值，并没有考虑管道内部流体流速。然而声速和管内介质流速都和温度、压力等参数密切相关，因此采用固定的声速值和流速必定会产生较大误差。因此，利用单个传感器采集管道不同泄漏位置的声压信号进行深度学习识别具有十分重要的意义，本发明以此为出发点设计一种基于单传感器的管道泄漏的定位方法。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出了一种基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法，使用多种深度学习算法对不同位置的管道泄漏信号进行训练，然后预测出管道泄漏发生的位置。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法，包括：
对管道泄漏的声波信号数据进行预处理，获取原始数据集；
利用若干预设网络模型对所述原始数据集进行处理，获取处理后的数据集；
构建循环神经网络模型，利用处理后的所述数据集对所述循环神经网络模型进行训练，利用训练后的所述循环神经网络模型预测管道泄漏点位置。
可选地，对管道泄漏的声波信号数据进行预处理包括：
对所述声波信号数据按照不同的泄漏位置进行标注，获取所述声波信号数据的标签；
将所述声波信号数据按时间序列划分为若干份，获取若干份数据的均值、方差、峰值、能量和熵，对所述均值、方差、峰值、能量和熵进行相关系数计算，获取预设相关性阈值的所述声波信号数据。
可选地，获取所述原始数据集包括：
将预设相关性阈值的所述声波信号数据与所述标签进行结合，获得所述原始数据集。
可选地，利用若干预设网络模型对所述原始数据集进行处理包括：
将所述原始数据集划分为原始训练集和原始测试集；
将所述原始训练集划分为第一测试集和第一训练集；
利用所述第一训练集对所述预设网络模型进行训练，利用训练后的所述预设网络模型对所述第一测试集进行预测，获取第一输出结果，将所述第一输出结果与所述原始训练集进行融合，获取第二训练集；
利用所述预设网络模型对所述原始测试集进行预测，获取第二输出结果，将所述第二输出结果与所述原始测试集进行融合，获取第二测试集。
可选地，将所述原始数据集划分为原始训练集和原始测试集前包括：
利用稀疏自编码器对所述原始数据集进行降噪降维处理；其中，所述稀疏自编码
器基于自动编码器和
正则化范数构成。
可选地，将所述原始训练集划分为第一测试集和第一训练集包括：
将所述原始训练集划分为等量的若干数据，并对所述数据进行编号，每次对所述预设网络模型进行训练时，选取不同编号的所述数据作为所述第一测试集，剩余的若干所述数据作为所述第一训练集。
可选地，获取所述第一输出结果包括：
基于所述第一测试集中不同编号的所述数据，分别依次对若干所述预设网络模型进行预测，获取若干预测结果，将全部所述预测结果进行合并，获得所述第一输出结果。
可选地，所述预设网络模型包括：CNN模型、XGBoost模型和SVM模型。
可选地，所述循环神经网络模型采用GRU模型，并在所述GRU模型中引入特征注意力机制。
可选地，利用处理后的所述数据集对所述循环神经网络模型进行训练包括：
利用所述第二训练集对所述循环神经网络模型进行训练；并且在训练过程中利用余弦退火优化学习率，上升采用线性上升，下降采用余弦函数下降；
将所述第二测试集输入至训练后的所述循环神经网络模型中，输出预测的管道泄漏点位置，将预测的所述管道泄漏点位置与实际位置进行对比，评估模型预测结果。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：
1.本发明针对声压传感器采集到的泄漏信号，针对管道声波信号非平稳性特点，首先采用稀疏自编码器对采集到的泄漏信号进行降维去噪处理，提高待处理信号的准确度。
2.本发明利用集成学习staking方法，利用了CNN，XGBoost，SVM多种学习器，组成一个强学习器来提升预测准确率。
3.本发明在第二阶段学习器中为了挖掘输出的泄漏位置与各声压信号特征的关联关系，引入了特征注意力机制，搭建ALSTM神经网络模型，实时计算各个特征的贡献率，利用余弦退火优化学习率，上升采用线性上升，下降采用余弦函数下降。
4.本发明仅用一个传感器就可以对管道泄漏位置进行较好的预测，为管道泄漏定位提供了一种新方法，且大大节省了成本，具有一定的应用价值。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例的管道泄漏检测定位方法流程示意图；
图2为本发明实施例的实施过程的简要流程示意图；
图3为本发明实施例的训练集的5折处理示意图；
图4为本发明实施例的训练集信息处理方法流程示意图；
图5为本发明实施例的测试集信息处理方法流程示意图；
图6为本发明实施例的特征注意力机制原理图；
图7为本发明实施例的余弦下降学习率示意图；
图8为本发明实施例的天然气管道仿真示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
实施例
本发明提供了一种基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法，包括：
对管道泄漏的声波信号数据进行预处理，获取原始数据集；
利用若干预设网络模型对所述原始数据集进行处理，获取处理后的数据集；
构建循环神经网络模型，利用处理后的所述数据集对所述循环神经网络模型型进行训练，利用训练后的所述循环神经网络模型预测管道泄漏点位置。
进一步地，对管道泄漏的声波信号数据进行预处理包括：
对所述声波信号数据按照不同的泄漏位置进行标注，获取所述声波信号数据的标签；
将所述声波信号数据按时间序列划分为若干份，获取若干份数据的均值、方差、峰值、能量和熵，对所述均值、方差、峰值、能量和熵进行相关系数计算，获取预设相关性阈值的所述声波信号数据。
进一步地，获取所述原始数据集包括：
将预设相关性阈值的所述声波信号数据与所述标签进行结合，获得所述原始数据集。
进一步地，利用若干预设网络模型对所述原始数据集进行处理包括：
将所述原始数据集划分为原始训练集和原始测试集；
将所述原始训练集划分为第一测试集和第一训练集；
利用所述第一训练集对所述预设网络模型进行训练，利用训练后的所述预设网络模型对所述第一测试集进行预测，获取第一输出结果，将所述第一输出结果与所述原始训练集进行融合，获取第二训练集；
利用所述预设网络模型对所述原始测试集进行预测，获取第二输出结果，将所述第二输出结果与所述原始测试集进行融合，获取第二测试集。
进一步地，将所述原始数据集划分为原始训练集和原始测试集前包括：
利用稀疏自编码器对所述原始数据集进行降噪降维处理；其中，所述稀疏自编码
器基于自动编码器和
正则化范数构成。
进一步地，将所述原始训练集划分为第一测试集和第一训练集包括：
将所述原始训练集划分为等量的若干数据，并对所述数据进行编号，每次对所述预设网络模型进行训练时，选取不同编号的所述数据作为所述第一测试集，剩余的若干所述数据作为所述第一训练集。
进一步地，获取所述第一输出结果包括：
基于所述第一测试集中不同编号的所述数据，分别依次对若干所述预设网络模型进行预测，获取若干预测结果，将全部所述预测结果进行合并，获得所述第一输出结果。
进一步地，所述预设网络模型包括：CNN模型、XGBoost模型和SVM模型。
进一步地，所述循环神经网络模型采用GRU模型，并在所述GRU模型中引入特征注意力机制。
进一步地，利用处理后的所述数据集对所述循环神经网络模型进行训练包括：
利用所述第二训练集对所述循环神经网络模型进行训练；并且在训练过程中利用余弦退火优化学习率，上升采用线性上升，下降采用余弦函数下降；
将所述第二测试集输入至训练后的所循环神经网络模型中，输出预测的管道泄漏点位置，将预测的所述管道泄漏点位置与实际位置进行对比，评估模型预测结果。
本发明涉及利用单传感器的管道泄漏单点定位方法，该方法使用单传感器采集声压信号作为输入，然后利用集成学习方法构建了集成-ALSTM（带有注意力机制的LSTM）融合算法学习器，该学习器分两阶段完成，融合多种机器学习算法可以有效的识别出泄漏点的位置。具体为：1.首先用单一声压传感器分别在天然气管道多个不同位置采集泄漏的声压信号；2.将采集的声压信号通过数据采集卡送到上位机，并截取发生泄漏后两秒内的声压信号作为待处理数据；3.待处理数据作为特征，泄漏点的位置定义为标签，构建数据集；4.祛除冗余数据，并降维去噪；5.将降维去噪后的数据划分为训练集和测试集。6.利用集成学习的staking方法，对数据集进行处理，第一阶段的基本模型采用CNN，XGBoost，SVM作为staking学习器的三个基本模型，然后对将训练集做5折处理，将划分的5折训练集分别进行标记，每次利用其中的四份数据作为基本模型的训练集训练好模型，然后用剩下的一份数据作为基本模型的测试集，用训练好的基本模型识别后，即可得到与步骤5中的训练集数量相同的一个新的特征，三个基本模型，三个新的特征，将此三个特征与步骤5中训练集进行融合，即可得到第二阶段学习器的训练集。7.对于测试集的处理，将每次基本模型对于步骤5中测试集的预测结果求平均值，并将此平均值与步骤5测试集进行融合作为第二阶段学习器的测试集。8.将步骤6融合好的训练集作为输入，搭建循环神经网络模块。在模块中加入特征注意力机制，用加权特征作为输入，并用余弦退火算法更新学习率加以训练，并用步骤7的测试集验证，即可准确预测出管道泄漏的位置。本发明实施过程的简要流程如图2所示。本发明能够使用多种深度学习算法对不同位置的管道泄漏信号进行训练，然后预测出管道泄漏发生的位置。天然气管道仿真如图8所示。
下面结合实验参数对本实施所提出的一种基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法进行详细步骤说明，本实施中用到的实验数据均来自东北石油大学的实验室油气管道泄漏检测模拟实验平台，管道总长为160m，管道直径为150mm，管道壁厚为4mm，管道内可以实现气体和液体的运输。本发明采用压缩空气仿真气体管道，其中气体压力为0.6MPa，泄漏口径10mm。管道上设有多个泄漏点，用于仿真现场管道的泄漏，并且可通过监控台对管道的相关参数进行监控。实验数据包括正常和泄漏这两种工况下所采集到的信号数据。其中，正常信号是管道阀门关闭，管道气体正常情况下采集到的信号；泄漏信号是通过在泄漏点处安装一条15m的高压声波衰减管，在管的末端安装上一个泄漏孔径为1mm的堵头和一个4分球阀，然后迅速切换4分球阀开关模拟管道泄漏所采集的信号。然后下面以具体的算法为例介绍该技术的具体实施方式（如图1所示）：
S1、用相同的泄漏孔径模拟在各个不同的位置模拟管道泄漏的声压信号，利用单个声压传感器获取对应于n个不同位置的管道泄漏的声波信号数据；并将不同的泄漏位置定义为不同标签。
S2、将采集的声压信号通过数据采集卡送到上位机截取发生泄漏后的声压信号作为原始特征，将原始特征根据其时间序列划分为等量的n份，计算n份数据的均值，方差，峰值，能量，熵等，对均值，方差，峰值，能量，熵等进行Pearson相关系数计算,选择相关性大的特征,去掉冗余的特征，作为模型训练的特征向量，此特征向量结合S1中的标签作为原始的数据集。
S3、将原始数据集，在自动编码器AutoEncoder的基础上加上L1的正则限制形成稀
疏自编码器（
主要是约束每一阶段中的节点大部分都要为0，只有少数不为0）其
正则
化范数为：
利用稀疏自编码器进行降噪降维处理和特征选择，然后划分为训练集Train和测试集Test；即原始训练集和原始测试集。
S4、将训练集划分为等量的五份数据并定义为Train1，Train2，Train3，Train4，Train5；每次从中选取不同的编号的数据作为基本模型测试集Test-base（如图3所示），其余作为基本模型的训练集Train-base；Test-base和Train-base即第一测试集和第一训练集。
S5、选取CNN、XGBoost、和SVM作为staking集成学习方法的基本模型，利用步骤4中的基本模型的训练集Train-base，分别对三个基本模型进行训练5次，然后训练好基本模型以后，利用基本模型测试集Test-base作为输入，将三个基本模型的输出的结果保存，并且作为新的特征与步骤3训练集Train的融合到一起，作为第二阶段模型的训练集。
在本实施例中，选取CNN、XGBoost、和SVM作为staking集成学习方法的基本模型，在XGBoost算法模型的基础上，应用逐步回归算法模型，通过持续调整XGBoost算法模型中决策树的权重，不断地训练作为第一阶段的XGBoost的多个决策树学习器，并将其输出结果加权求和，再运用贝叶斯优化对XGBoost的决策树数量和树的最大深度等超参数进行自动寻优，同时也对SVM的两个重要参数惩罚因子C和径向基核函数参数γ进行寻优。
其中训练集的处理方法如图4所示，具体为：
（1）输入：使用训练集进行5-fold处理；
（2）处理：具体处理如下：
（3）使用Train2，Train3，Train4，Train5，作为训练集，训练CNN模型并预测Train1，将预测结果分别称为CNN-pred-train1；
（4）使用Train1，Train3，Train4，Train5，作为训练集，训练CNN模型并预测Train2，将预测结果分别称为CNN-pred-train2；
（5）使用Train1，Train2，Train4，Train5，作为训练集，训练CNN模型并预测Train3，将预测结果分别称为CNN-pred-train3；
（6）使用Train1，Train2，Train3，Train5，作为训练集，训练CNN模型并预测Train4，将预测结果分别称为CNN-pred-train4；
（7）使用Train1，Train2，Train3，Train4，作为训练集，训练CNN模型并预测Train5，将预测结果分别称为CNN-pred-train5；
（8）将CNN分别对1、2、3、4、5折进行预测的结果合并，得到CNN-pred-train,并且根据5-fold的原理可以知道，与原数据可以形成对应关系，因此称为新的特征。
（9）XGBoost和SVM利用同样的方法进行处理，得到XGBoost-pred-train和SVM-pred-train，将上述三个特征与经过稀疏自编码器处理过的原始特征融合到一起形成第二阶段的训练集。
S6、对于测试集，分别用三个基本模型，对S3中测试集Test进行预测，然后取预测值的平均值作为第二阶段学习器测试集的一个新特征，每个基本模型产生一个特征。第二阶段的测试集由新的三个特征和S3中Test组成。
在本实施例中，测试集每次经过基本模型形成一个CNN/XGBoost/SVM-pred-test1-5，将pred-test1-5的结果使用Averaging的方法求平均值，最终得到pred-test作为测试集的新的特征加入到测试集。
S7、搭建第二阶段的循环神经网络模块，第二阶段的模型主体由GRU组成，为了挖掘输出的泄漏位置与各声压信号特征的关联关系，引入了特征注意力机制，将该阶段网络命名为ALSTM，实时计算各个特征的贡献率，修正特征权重。
在本实施例中，搭建一个第二阶段的循环神经网络模块，该模块为了挖掘输出的
泄漏位置与各声压信号特征的关联关系，引入了特征注意力机制实时计算各个特征的贡献
率，修正特征权重。令输入的特征的时序序列为相关特征的时序序列为:
，展开可由下式矩阵表示：
为了得到每一个声压特征变量与当前时刻泄漏位置的关联关系,即对应贡献率,采用特征注意力机制编码量化权重,其结构如图6所示。
将t时刻相关声压特征输入到注意力机制,结合t-1时刻的隐阶段单元输出
和记
忆信息
,计算当前时刻每个声压特征对应的注意力权重,采用多阶段感知机的方法量
化,其权重计算如下:
式中:
为注意力机制的多阶段感知机权重矩阵；
为相应偏置项。使用
Softmax函数按式(1)对
进行归一化处理,使其特征注意力权重之和为1；
将特征相关系数
与相应声压特征值
相乘得到考虑不同声压要素贡献率大
小的关联特征
:
显然,通过特征注意力机制，可以自适应地提取输人的相关关联特征矩阵。隐阶段
状态
则按下式更新:
S8、利用余弦退火优化学习率，在使用优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型尽可能接近这一点，而余弦退火（cosineannealing）可以通过余弦函数来降低学习率。学习率会在刚开始的时候上升，加快模型的收敛速度，寻找最优点位置，到达一定step后，学习率下降，此时可以认为这是一个模型在微调的过程。上升采用线性上升，下降采用余弦函数下降，如图7所示。这种下降模式能和学习率配合，以一种十分有效的计算方式来产生很好的效果。
S9、第二阶段的模型由前两个步骤组成的GRU循环神经网络模块组成，用步骤5，步骤6组成的带有基本模型预测特征的训练集训练模型，利用GRU门控循环单元(GatedRecurrent Unit，GRU)神经网络可以更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系，具有对管道泄漏信号处理十分高效的特点。首先将融合的数据作为输入，并在输入侧引入特征注意力机制，通过对输入进行加权的方式提高模型对关键特征的敏感性。与此同时训练早期线性上升增加学习率，加速模型的收敛，下降采用余弦函数下降。因为余弦函数中的学习率随着训练epoch数的增加先缓慢下降，然后加速下降，再缓慢下降。这种下降模式和学习率配合，能准确预测泄漏点的位置。使用第二阶段的测试集预测管道泄漏点位置与实时位置进行对比，评估模型预测结果。
以上，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法，其特征在于，包括：
对管道泄漏的声波信号数据进行预处理，获取原始数据集；
利用若干预设网络模型对所述原始数据集进行处理，获取处理后的数据集；
利用若干预设网络模型对所述原始数据集进行处理包括：
将所述原始数据集划分为原始训练集和原始测试集；
将所述原始训练集划分为第一测试集和第一训练集；
利用所述第一训练集对所述预设网络模型进行训练，利用训练后的所述预设网络模型对所述第一测试集进行预测，获取第一输出结果，将所述第一输出结果与所述原始训练集进行融合，获取第二训练集；
利用所述预设网络模型对所述原始测试集进行预测，获取第二输出结果，将所述第二输出结果与所述原始测试集进行融合，获取第二测试集；
所述预设网络模型包括：CNN模型、XGBoost模型和SVM模型；
构建循环神经网络模型，利用处理后的所述数据集对所述循环神经网络模型进行训练，利用训练后的所述循环神经网络模型预测管道泄漏点位置；
所述循环神经网络模型采用GRU模型，并在所述GRU模型中引入特征注意力机制；
利用处理后的所述数据集对所述循环神经网络模型进行训练包括：
利用所述第二训练集对所述循环神经网络模型进行训练；并且在训练过程中利用余弦退火优化学习率，上升采用线性上升，下降采用余弦函数下降；
将所述第二测试集输入至训练后的所述循环神经网络模型中，输出预测的管道泄漏点位置，将预测的所述管道泄漏点位置与实际位置进行对比，评估模型预测结果。
2.根据权利要求1所述的基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法，其特征在于，对管道泄漏的声波信号数据进行预处理包括：
对所述声波信号数据按照不同的泄漏位置进行标注，获取所述声波信号数据的标签；
将所述声波信号数据按时间序列划分为若干份，获取若干份数据的均值、方差、峰值、能量和熵，对所述均值、方差、峰值、能量和熵进行相关系数计算，获取预设相关性阈值的所述声波信号数据。
3.根据权利要求2所述的基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法，其特征在于，获取所述原始数据集包括：
将预设相关性阈值的所述声波信号数据与所述标签进行结合，获得所述原始数据集。
4.根据权利要求1所述的基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法，其特征在于，将所述原始数据集划分为原始训练集和原始测试集前包括：
利用稀疏自编码器对所述原始数据集进行降噪降维处理；其中，所述稀疏自编码器基
于自动编码器和
正则化范数构成。
5.根据权利要求1所述的基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法，其特征在于，将所述原始训练集划分为第一测试集和第一训练集包括：
将所述原始训练集划分为等量的若干数据，并对所述数据进行编号，每次对所述预设网络模型进行训练时，选取不同编号的所述数据作为所述第一测试集，剩余的若干所述数据作为所述第一训练集。
6.根据权利要求5所述的基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法，其特征在于，获取所述第一输出结果包括：
基于所述第一测试集中不同编号的所述数据，分别依次对若干所述预设网络模型进行预测，获取若干预测结果，将全部所述预测结果进行合并，获得所述第一输出结果。
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|---|---|---|---|
| CN202211451728.7A CN115512717A (zh) | 2022-11-21 | 2022-11-21 | 一种基于集成学习的二阶段单传感器管道泄漏定位方法 |
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