一种基于梯度强化学习的燃气管道泄漏高精度探测方法

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一种基于梯度强化学习的燃气管道泄漏高精度探测方法
申请号:CN202510765441
申请日期:2025-06-10
公开号:CN120671759A
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本发明涉及燃气管道泄漏探测技术领域,公开了一种基于梯度强化学习的燃气管道泄漏高精度探测方法,包括以下步骤:S1:将搭载GPS功能和燃气浓度探测功能的无人机部署至目标区域,获取不同空间位置的燃气泄漏浓度实测数据;S2:获取目标区域的环境因素,将风力、温度等相关因子导入预训练好的高斯烟羽扩散模型,制定初步探测路径探测目标区域。通过借助可视化技术,将泄漏区域的气体浓度分布、无人机探测路径及泄漏点位置等关键信息,通过图形界面直观呈现。利用改进遗传算法解算泄漏点坐标,标记在可视化界面中,同步展示气体浓度等值线、等值面及浓度梯度,使运维人员清晰了解泄漏区域扩散态势。
技术关键词
改进型遗传算法 燃气管道 表达式 无人机 多层卷积神经网络 深度强化学习模型 空间分布特征 记忆单元 矩阵 坐标 GPS功能 记忆机制 泄漏探测技术 参数 长短期记忆模型 气体浓度分布 数据 记忆特征
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