摘要
本发明涉及燃气管道检测技术领域,公开了一种埋地天然气管道完整性数智检测方法及系统;其中,方法包括:通过部署于管道的传感单元采集管道数据,管道数据包括管道应力、管道内压和地基沉降量;将管道数据作为输入,利用预设的机器学习模型,预测管道的等效应力预测值;当采集到新的管道数据时,对机器学习模型进行增量更新,其中,增量更新采用一个复合损失函数进行训练,复合损失函数包括用于衡量预测误差的均方误差损失项,以及一个物理约束惩罚项,物理约束惩罚项在等效应力预测值超过管道材料许用应力时施加惩罚;根据等效应力预测值与预设的管道材料许用应力的对比结果,生成管道的安全评估结果。
技术关键词
机器学习模型
埋地天然气管道
增量更新
深度神经网络模型
地基沉降量
效应
应力
多项式
自动化特征工程
预测误差
数据采集模块
加权最小二乘
滑动窗口机制
传感
标准化方法
物理
生成管道
非线性特征
系统为您推荐了相关专利信息
内容生成方法
图像
拍摄位置信息
生成提示信息
计算机程序指令
煤层气管道
状态监测方法
数据采集频率
时序
生成管道
数值天气预报数据
双向长短期记忆网络
深度神经网络模型
功率
风速
BIM模型文件
多模态数据库
数据库系统
显示图像数据
增量更新