摘要
本发明公开了一种三阶段多传感器瓦斯抽采管道泄漏定位方法,包括步骤:S1、搭建物理相似瓦斯抽采管网漏损实验平台;S2、实时监测记录管道的流量、压力、浓度以及声波这四组数据;再对采集到的数据进行组建;步骤S3、对采集到的管路数据预处理;步骤S4、采用Stacking集成模型对实际瓦斯抽采管道漏点进行辨识,基学习器选择LSSVM模型、Elman神经网络模型和DBN模型,元学习器选用多元回归模型;步骤S5、将不同的基学习器的预测结果进行融合,得到不同的次级数据集,采用元学习器对次级数据集进行二次训练,得到瓦斯抽采管道泄漏多参数定位模型;步骤S6、输出管道泄漏位置。本发明大大提高了检测效率,节约了成本。
技术关键词
瓦斯抽采管道
泄漏定位方法
Elman神经网络
Stacking集成模型
多传感器
LSSVM模型
矿井瓦斯抽采
管道泄漏位置
学习器
数据
多元回归模型
DBN模型
多参数
声波传感器
阶段
受限玻尔兹曼机
瓦斯抽放管道
瓦斯抽放管路
甲烷