一种基于多源数据融合注意力机制的石油管道异常预警监控方法及系统

一种基于多源数据融合注意力机制的石油管道异常预警监控方法及系统，石油管道的异常预警技术，旨在通过多源数据融合技术与深度学习技术，实现石油管道的早期微小渗漏异常检测。技术要点：从声波、温度、负压波、振动传感器中采集管道运行状态历史数据，构建数据集；获取时间序列分段编码，用于算法训练；构建融合注意力模块，用于算法训练；基于获取的多源数据融合注意力Transformer模型，采用对抗学习方法进行训练以预测石油管道未来运行状态；利用带有可学习尺度参数的高斯分布训练石油管道预警模型；利用已训练完毕的多源数据融合注意力Transformer模型作为石油管道异常预警模型，对未来运行状态异常行为进行识别并获取失效概率。本发明通过融合多源数据分析技术与深度学习技术，结合创新的高斯核缩放参数和失效概率计算方法，有效提升了石油管道异常预警的准确性和可靠性，特别是在微小渗漏检测方面具有重要的应用价值。