一种天然气管道腐蚀预测预警方法及系统与流程

本发明属于天然气管道，尤其涉及一种天然气管道腐蚀预测预警方法及系统。

背景技术：

1、天然气管道是能源输送的重要基础设施，随着管道长度和输送量的增加，管道腐蚀问题日益严重。管道腐蚀不仅影响输送效率，还可能导致泄漏、爆炸等严重事故，对环境和人类安全构成重大威胁。目前，市场上已有的天然气管道腐蚀检测和预警系统主要依赖于物理检测方法和经验判断，如超声波检测、电磁检测等，这些方法具有以下几个显著的缺点：

2、1.检测周期长：传统物理检测方法需要定期进行，并且检测过程复杂，通常需要停工进行全面检查。这种周期性检测无法实时监控管道的腐蚀情况，容易造成腐蚀点的漏检和迟报。

3、2.数据不全面：现有检测方法多基于单一数据源，如压力、温度等单一环境参数，未能全面捕捉影响腐蚀的多种因素，导致预测结果不够准确和全面。

4、3.预测模型单一：目前的腐蚀预测模型多采用简单的线性回归或经验公式，难以处理复杂的非线性腐蚀行为，预测精度较低，无法准确预警潜在的腐蚀风险。

5、4.维护决策滞后：现有系统的维护决策多基于检测结果后进行人工判断，缺乏智能化和自动化的决策支持，导致维护措施滞后，难以及时防范腐蚀带来的风险。

6、为了解决上述问题，亟需一种的天然气管道腐蚀预测与预警系统。

技术实现思路

1、本发明的目的是提出一种天然气管道腐蚀预测预警方法及系统，通过实时监控、多源数据融合、高精度预测、智能决策支持提升了管道腐蚀预测的精度和预警的及时性，能够有效提高天然气管道的安全性和维护效率，推动相关领域技术的进步。

2、为了达到上述目的，在本发明的第一方面提供了一种天然气管道腐蚀预测预警方法，所述方法包括：

3、s1、在天然气管道的不同位置安装传感器，对天然气管道的管道数据进行采集，并将采集到的数据进行传输并存储在中央服务器，同时将采集到的数据进行预处理，将预处理的数据进行归一化处理并进行特征提取；所述特征提取包括分别计算每个传感器的统计特征作为时域特征，然后使用快速傅里叶变换将时域数据转换为频域数据，对频域数据提取频谱特征；

4、s2、分别将每个传感器的频谱特征按照时间戳排序，形成对应的数据序列集，然后将对应的数据序列集进行数据合并形成多维时间序列，引入环境影响项和管道应力影响项构建基于天然气管道的长短时记忆网络模型，将多维时间序列作为长短时记忆网络模型的输入得到当前时刻的预测值，通过计算当前时刻实际值和预测值的偏差得到超参数，并通过自适应遗传算法优化长短时记忆网络模型的超参数得到优化后的长短时记忆网络模型，利用优化后的长短时记忆网络模型根据历史多维时间序列对天然气管道的腐蚀趋势进行预测；其中，所述引入环境影响项和管道应力影响项构建基于天然气管道的长短时记忆网络模型，表示如下：

5、ft＝σ(wf·[ht-1,xt,et,st]+bf)

6、it＝σ(wi·[ht-1,xt,et,st]+bi)

7、gt＝tanh(wg·[ht-1,xt,et,st]+bg)

8、ot＝σ(wo·[ht-1,xt,et,st]+bo)

9、ct＝ft⊙ct-1+it⊙gt

10、ht＝ot⊙tanh(ct)

11、其中，wf,wi,wg,wo分别表示遗忘门、输入门、候选记忆和输出门的权重矩阵；ft表示第t时刻的遗忘门向量；it表示第t时刻的输入门向量；gt表示第t时刻的候选记忆向量；ot表示第t时刻的输出门向量；ct表示第t时刻的细胞状态向量；ht表示第t时刻的隐藏状态向量；σ表示sigmoid激活函数，用于将门的输出限制在0到1之间；tanh表示双曲正切激活函数，用于生成候选记忆向量和调整隐藏状态的输出，其值在-1到1之间；ht-1表示第t-1时刻的隐藏状态向量；ct-1表示第t-1时刻的细胞状态向量；⊙表示逐元素相乘操作符，用于结合不同门的输出和状态更新；xt∈rd表示第t时刻的d维特征向量，且x＝{x1,x2,…,xt,xt}，x为传感器数据合并的多维时间序列；et表示第t时刻的环境影响项；st表示第t时刻的管道应力影响项；bf,bi,bg,bo分别表示遗忘门、输入门、候选记忆和输出门的偏置向量，用于调整每个门的输出；

12、s3、根据天然气管道的位置构建基于管道网络的图神经网络模型，根据预测的腐蚀趋势结合历史腐蚀传播路径利用图神经网络模型对管道中的腐蚀传播路径进行预测，然后通过蚁群算法根据历史腐蚀传播路径和管道的结构数据优化图神经网络模型的超参数得到优化后的图神经网络模型，利用优化后的图神经网络模型对未来的腐蚀传播路径进行预测；

13、s4、根据优化后的长短时记忆网络模型和优化后的图神经网络模型的预测结果，结合实时传感器数据和历史传感器数据，设计预警阈值，并生成预警信号，同时基于预警信号提供智能化的维护和修复建议，进行资源的最优配置，根据资源的配置策略的实际执行情况，实时调整预警阈值和资源的配置策略。

14、进一步地，所述传感器包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器和气体成分传感器；其中，设计传感器的最佳间距为：

15、

16、其中，d表示传感器间距，l表示管道长度，n表示传感器数量。

17、进一步地，所述预处理包括使用移动平均滤波器平滑数据和使用3σ原则检测异常值，

18、其中，所述使用移动平均滤波器平滑数据，表示如下：

19、

20、其中，表示第i个数据点的平滑值，xi表示第i个原始数据点，k表示窗口大小；j表示相对于第i个数据点的偏移量，范围从-k到k；xi+j表示第i+j个原始数据点；

21、所述使用3σ原则检测异常值，表示如下：

22、

23、xiis an outlier if|xi-μ|>3σ

24、其中，μ表示数据均值，σ表示数据标准差，n表示数据点总数；xiis an outlier if|xi-μ|>3σ表示若第i个原始数据点与数据均值的差的绝对值大于3σ，则第i个原始数据点为异常值；

25、所述特征提取包括时域特征提取和频域特征提取；

26、其中，所述时域特征提取计算每种传感器数据的统计特征，表示如下：

27、

28、其中，xi表示第i个数据点，n表示数据点总数，σ表示数据标准差，mean表示均值，variance表示方差，skewness表示偏度，kurtosis表示峰度；

29、所述频域特征提取使用快速傅里叶变换将时域数据转换为频域数据，提取频谱特征，表示如下：

30、

31、其中，x(f)表示频域信号，x(n)表示时域信号，noutlier表示数据点总数，f表示频率。

32、进一步地，所述通过自适应遗传算法优化长短时记忆网络模型的超参数得到优化后的长短时记忆网络模型，具体包括以下步骤：

33、(1)随机生成一组长短时记忆网络模型超参数作为初始种群；

34、(2)计算每个个体的适应度，适应度函数为长短时记忆网络模型的预测误差，所述长短时记忆网络模型的适应度函数采用加权均方误差表示，表示如下：

35、

36、其中，wmse1表示长短时记忆网络模型的适应度值，wi表示第i个样本的权重，yi表示实际值，表示预测值，naga表示遗传算法的样本数量；

37、(3)采用轮盘赌选择法根据适应度值选择优秀个体进行繁殖，表示如下：

38、

39、其中，pi表示个体i的选择概率，fi表示个体i的适应度，k表示种群大小，fj表示个体j的适应度；

40、(4)对选择的个体进行多点交叉操作，产生新个体；

41、(5)对新个体进行变异操作，改变个体的参数；

42、(6)根据当前代的适应度值，动态调整交叉率和变异率，表示如下：

43、

44、其中，pc表示交叉率，pm表示变异率，α和β表示调整系数，mean(f)表示适应度均值，fmax表示适应度最大值，fmin表示适应度最小值；

45、(8)重复步骤(2)至(6)，直到达到预定的停止条件。

46、进一步地，所述图神经网络模型中每一层的传播规则表示如下：

47、h(k+1)＝σ(ah(k)w(k)+b)

48、其中，h(k)表示第k层的节点特征矩阵，a表示图的邻接矩阵，w(k)表示第k层的权重矩阵，b表示偏置向量，σ表示激活函数，h(k+1)表示第k+1层的节点特征矩阵；

49、通过堆叠多个图卷积层，逐层提取节点的高阶特征，形成深度图神经网络模型。

50、进一步地，通过蚁群算法优化图神经网络模型的超参数得到优化后的图神经网络模型，具体包括：

51、a.将蚁群进行初始化；

52、b.每只蚂蚁根据当前的参数设置构建一个图神经网络模型，并计算适应度值，适应度函数为图神经网络模型的预测误差，采用加权平均绝对误差表示，表示如下：

53、

54、其中，wmae2表示图神经网络模型的适应度值，wi表示第i个节点的权重，ri表示第i个节点的腐蚀速率，yi表示实际值，表示预测值，naco表示蚁群算法的节点总数；

55、c.根据适应度值wmae2更新信息素浓度和腐蚀传播路径的累积效应，引入累积影响因子γ，表示如下：

56、

57、其中，τij(t)表示边eij在时刻t的信息素浓度，ρ表示信息素挥发系数，δτij(t)表示由蚂蚁在该边上经过时增加的信息素量，γ表示累积影响因子；

58、d.每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式信息选择路径，结合腐蚀影响的空间权重，表示如下：

59、

60、其中，pij表示蚂蚁从节点i到节点j的选择概率，ηij表示启发式信息，为边eij的反向距离；κij表示边eij的腐蚀影响权重，δ表示腐蚀影响因子，allowed表示允许选择的节点集合，α和β表示调整系数；

61、e.重复步骤b至d，直到达到预定的停止条件。

62、进一步地，所述权重wi和腐蚀速率ri根据节点的重要性和腐蚀程度动态调整。

63、进一步地，所述步骤s4，具体包括：

64、s401、将长短时记忆网络模型输出的未来腐蚀趋势预测值与图神经网络模型输出的腐蚀传播路径预测值进行融合，形成综合预测数据p，再结合实时传感器数据r和历史数据h，构建综合特征矩阵f，从综合特征矩阵f中提取关键特征；

65、s402、使用滑动窗口法计算每个特征的动态均值μi(t)和动态标准差σi(t)，并根据每个特征的动态均值μi(t)和动态标准差σi(t)设定预警阈值τi(t)，所述根据预警阈值τi(t)实际需求动态调整阈值，对综合特征矩阵f进行预警信号生成，若任一传感器的特征值fij(t)超过预警阈值τi(t)，则生成预警信号sj(t)；

66、s403、根据预警信号sj(t)生成资源的最优配置的策略；

67、s404、收集执行资源配置策略后的反馈数据，动态调整预警阈值τi(t)和调整系数k，对报警阈值进行动态更新，用于使报警阈值根据最新的反馈数据和实际情况进行修正，同时结合资源配置策略的最新的执行情况和执行的历史数据，资源配置策略；所述其中，所述动态调整预警阈值τi(t)和调整系数，表示如下：

68、τi′(t)＝μi(t)+k′σi(t)

69、其中，k′表示新的调整系数，τi′(t)表示更新的预警阈值。

70、进一步地，所述步骤s403具体包括：

71、对于每个生成预警信号的时刻sj(t)，分析对应的综合特征向量fj(t)，识别具体的腐蚀风险因素，根据识别出的腐蚀风险因素，结合管道内实时采集的传感器数据和历史维护记录，生成维护和修复建议，提供资源的最优优配置的方案；其中，所述资源的最优优配置的方案的优化公式表示如下：

72、

73、其中，costinspection,i表示第i个位置的检查成本，costrepair,i表示第i个位置的修复成本，m表示需要维护的位置总数，si表示对应位置的预警信号。

74、在本发明的第二方面提供了一种天然气管道腐蚀预测预警系统，所述系统包括：

75、预测数据采集单元，用于在天然气管道的不同位置安装传感器，对天然气管道的管道数据进行采集，并将采集到的数据进行传输并存储在中央服务器，同时将采集到的数据进行预处理，将预处理的数据进行归一化处理并进行特征提取；所述特征提取包括分别计算每个传感器的统计特征作为时域特征，然后使用快速傅里叶变换将时域数据转换为频域数据，对频域数据提取频谱特征；

76、腐蚀时间预测单元，用于分别将每个传感器的频谱特征按照时间戳排序，形成对应的数据序列集，然后将对应的数据序列集进行数据合并形成多维时间序列，引入环境影响项和管道应力影响项构建基于天然气管道的长短时记忆网络模型，将多维时间序列作为长短时记忆网络模型的输入得到当前时刻的预测值，通过计算当前时刻实际值和预测值的偏差得到超参数，并通过自适应遗传算法优化长短时记忆网络模型的超参数得到优化后的长短时记忆网络模型，利用优化后的长短时记忆网络模型根据历史多维时间序列对天然气管道的腐蚀趋势进行预测；其中，所述引入环境影响项和管道应力影响项构建基于天然气管道的长短时记忆网络模型，表示如下：

77、ft＝σ(wf·[ht-1,xt,et,st]+bf)

78、it＝σ(wi·[ht-1,xt,et,st]+bi)

79、gt＝tanh(wg·[ht-1,xt,et,st]+bg)

80、ot＝σ(wo·[ht-1,xt,et,st]+bo)

81、ct＝ft⊙ct-1+it⊙gt

82、ht＝ot⊙tanh(ct)

83、其中，wf,wi,wg,wo分别表示遗忘门、输入门、候选记忆和输出门的权重矩阵；ft表示第t时刻的遗忘门向量；it表示第t时刻的输入门向量；gt表示第t时刻的候选记忆向量；ot表示第t时刻的输出门向量；ct表示第t时刻的细胞状态向量；ht表示第t时刻的隐藏状态向量；σ表示sigmoid激活函数，用于将门的输出限制在0到1之间；tanh表示双曲正切激活函数，用于生成候选记忆向量和调整隐藏状态的输出，其值在-1到1之间；ht-1表示第t-1时刻的隐藏状态向量；ct-1表示第t-1时刻的细胞状态向量；⊙表示逐元素相乘操作符，用于结合不同门的输出和状态更新；xt∈rd表示第t时刻的d维特征向量，且x＝{x1,x2,…,xt,xt}，x为传感器数据合并的多维时间序列；et表示第t时刻的环境影响项；st表示第t时刻的管道应力影响项；bf,bi,bg,bo分别表示遗忘门、输入门、候选记忆和输出门的偏置向量，用于调整每个门的输出；

84、腐蚀位置预测单元，用于根据天然气管道的位置构建基于管道网络的图神经网络模型，根据预测的腐蚀趋势结合历史腐蚀传播路径利用图神经网络模型对管道中的腐蚀传播路径进行预测，然后通过蚁群算法根据历史腐蚀传播路径和管道的结构数据优化图神经网络模型的超参数得到优化后的图神经网络模型，利用优化后的图神经网络模型对未来的腐蚀传播路径进行预测；

85、管道腐蚀预警单元，用于根据优化后的长短时记忆网络模型和优化后的图神经网络模型的预测结果，结合实时传感器数据和历史传感器数据，设计预警阈值，并生成预警信号，同时基于预警信号提供智能化的维护和修复建议，进行资源的最优配置，根据资源的配置策略的实际执行情况，实时调整预警阈值和资源的配置策略本发明的有益技术效果至少在于以下：

86、本发明通过传感器网络实时收集管道内外环境数据(如温度、湿度、压力、气体成分等)和历史腐蚀数据，利用边缘计算技术进行初步处理，确保数据的准确性和实时性。这一创新点解决了现有技术中数据不全面的问题，使得腐蚀预测更为准确和全面。

87、本发明采用了自适应遗传算法(aga)优化的长短时记忆模型(lstm)和图神经网络模型(gnn)，通过aga对lstm和gnn模型的参数进行联合优化，实现对时间序列数据和管道网络结构数据的高精度预测。该集成模型能够处理复杂的非线性腐蚀行为，提高了预测的精度，克服了现有技术中预测模型单一、精度低的问题。

88、本发明结合集成预测模型的结果，实时分析潜在腐蚀风险并发送预警信息，包括预警级别、位置和建议措施。同时，系统提供智能化的维护和决策建议，动态调整维护计划，实现资源的最优配置。这一创新点解决了现有技术中检测周期长、维护决策滞后的问题，实现了实时性、智能化和自动化的腐蚀监控和维护决策。