A Novel PPA Method for Fluid Pipeline Leak Detection Based on OPELM and Bidirectional LSTM
Notice bibliographique
Résumé
Pipeline leak detection has attracted great research interests for years in the energy industry. Continuous pressure monitoring is one of the most straightforward approaches in leak detection which utilizes pressure point analysis (PPA) algorithms to exploit the transient pressure characteristics and identify leak events. However, a critical issue that jeopardizes the deployment of PPA based methods is the high false alarm rate. In this paper, a novel PPA based leak detection method is proposed which can accurately detect the leak events and dramatically decrease the number of false alarms compared to existing methods. Firstly, the proposed method takes advantage of the good approximation ability and fast learning speed of optimally-pruned extreme learning machine (OPELM) to produce a preliminary leak detection result. Then, the strong memorizing ability of bidirectional long-short term memory (BiLSTM) network is exploited to identify the true positive from the preliminary detection result, hence significantly decrease the number of false alarms. Furthermore, a feature extraction mechanism is also proposed to obtain both the dynamic and static characteristics from raw pressure wave. Experiments and verifications are performed on different real world data sets obtained from pipeline leak tests. It shows that the proposed method can achieve higher detection accuracy with significantly less false alarms. It enhances the practicality of pressure monitoring based leak detection schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».