一种基于深度学习的石油管道泄漏监测与预警方法

本发明公开了一种基于深度学习的石油管道泄漏监测与预警方法，S1、获取石油管道监测数据并进行预处理；S2、构建半监督变分自编码器，结合少量标签数据进行有监督训练；S3、采用半监督变分自编码器对石油管道监测数据进行表示学习，提取潜在特征；S4、将生成的潜在特征输入至改进的DeiT模型，提取管道泄漏模式特征；S5、通过引入教师‑学生机制优化DeiT模型；S6、联合优化半监督变分自编码器与DeiT模型，生成早期预警信号；S7、根据早期预警信号判定是否发生泄漏，生成最终泄漏监测报告。本发明能够在石油管道泄漏监测与预警中提供高效、科学的优化方案，为实际应用带来显著的技术价值和经济效益。