摘要
本发明公开了一种基于机器学习的海底输油管道泄漏定位方法,包括:建立海底输油管道泄漏流体力学仿真模型;收集整理不同泄漏直径和泄漏位置条件下海底输油管道入口和出口的压力时变、流量时变原始数据;剔除海底输油管道不泄漏时压力和流量无变化的数据得到有效数据集;将有效数据集划分为训练集、验证集和测试集;构建海底输油管道泄漏位置的随机森林回归预测模型;利用网格搜索对关键参数进行组合优化,确定预测最精准的海底输油管道泄漏位置的预测模型,输出预测结果。本发明利用海底输油管道入口压力和出口流量时变数据通过机器学习方法预测输油管道泄漏位置,提高了输油管道监测效率,节约了输油管道监测成本。
技术关键词
海底输油管道
泄漏定位方法
流体力学仿真
回归预测模型
输油管道监测
机器学习方法预测
随机森林
学习器
网格搜索方法
数据
训练集
入口
压力
参数
软件
无泄漏
误差
样本
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微小粉尘
BP神经网络
FLUENT软件
煤矿掘进通风技术
预测误差
管道泄漏定位方法
管道泄漏点
定位管道泄漏
传感器节点
管道泄漏定位装置
学习方法
多模态
回归预测模型
铝合金锻件
电子背散射衍射仪
矩阵
多尺度窗口
挖掘机油耗
油耗预测方法
混合特征提取
智能调控方法
在线pH表
智能调控系统
磷酸盐
智能控制模块