城镇燃气管网泄漏诊断方法的相关探讨

近年来,城镇燃气发展迅速,不仅促进了国民经济水平的提高,而且改善了人们的生活条件。随着燃气输配管网在城市内部的大面积敷设,受自然因素和人为因素影响,管网人工挖掘、老化和腐化现象比较严重,导致管网泄漏事故屡见不鲜,引发较多的安全问题,给城市燃气管网的安全性造成较大的侵袭和挑战。因此,加大对城镇燃气管网泄漏进行诊断具有必要性。     

基于神经网络证据理论的天然气管道泄漏检测

利用小波消噪原理,并通过构建RBF神经网络模型,将消噪后的信号作为RBF神经网络的输入参数,并判断该信号是否为泄漏信号。将D-S证据理论数据融合应用到天然气管道泄漏检测中,建立D-S证据理论数据融合模型。将输入的泄漏信号进行决策级综合判断,得出天然气管道泄漏的具体地点。利用C#语言开发天然气管道泄漏检测软件系统,该系统能够快速准确地识别泄漏并定位。     

基于D-S证据理论的多传感器气体泄漏源判定

介绍D-S证据理论各函数的定义,并利用D-S证据理论的信息融合优势,将类概率函数应用于气体泄漏源判定中。利用Matlab编制一个仿真系统,校验算法的合理性,结果表明:基于类概率函数的D-S证据理论比Bayes推理融合规则和加权平均融合规则具有更高的确定度,可以准确地找到泄漏源的位置。     

天然气转换后管网泄漏原因与对策

为了确保安全稳定供气,针对城市燃气管道腐蚀泄漏的情况,对太原市煤气公司天然气转换后输配管网泄漏情况进行统计分析,该公司大部分燃气管道是铸铁管,置换后腐蚀的原因有待探究,根据管道的泄漏点分析研究,制定相应的措施以及预防措施,控制燃气的泄漏,达到预防安全生产事故的效果。     

基于加权L2-Hausdorff子空间距离的MPC控制回路性能诊断

针对当前MPC控制回路性能评价方法无法准确定位性能下降源的问题,提出一种基于加权L₂-Hausdorff子空间距离的控制回路性能诊断方法.该方法引用恶化性能子空间表征各个性能恶化工况下的回路特征,通过基于模型预测残差的闭环潜能指标实时监测控制回路性能.当发现性能下降时,构造加权L₂-Hausdorff子空间距离来度量当前回路性能模式与已知性能模式的相似度,通过距离聚类来定位回路性能下降的恶化源.最后,通过连续搅拌加热器(continuous stirred tank heater, CSTH)上的仿真实验,验证了所提方法的有效性及可靠性.     

城市天然气管网泄漏事故发生规律研究

为了有效控制城市天然气管网泄漏事故的发生,保障天然气管网的安全运行,以某燃气公司2009~2014年的天然气管网泄漏事故数据为基础,采用Excel软件对不同条件下包括不同管道直径、管道材质、管道压力、泄漏起因、月份和时间段等事故进行数据分析,得到不同因素对天然气管网泄漏事故影响规律。数据分析结果表明,最容易发生燃气泄漏事故的条件是管径32 mm、镀锌管、低压、接口泄漏和白天,预防与控制天然气事故的发生重点需要从低压民用镀锌管道进行,特别加大白天管道接口的巡检力度。     

浅谈防泄漏排水器在煤气管网中的应用

介绍了普通排水器的缺点,防泄漏排水器的工作原理及优点,维护要点及清洗排污操作和在韶钢焙烧混合煤气管网上应用后取得的效果。     

石化企业地下供水管网泄漏原因分析及对策

根据大连石化企业多年的地下供水管网管理经验,就大连石化企业地下管网泄漏原因及危害进行了分析,介绍了地下管网泄漏监督及检测方法,以及管道泄漏修复措施。     

基于证据理论的陶瓷智能感观评估

陶瓷感官评估结果的表达形式包括语言词汇、象征性符号和数值描述等，它们具有不确定性和不精确性。本文首先运用模糊逻辑技术对这些评估结果定量化，并基于证据理论提出了一种陶瓷智能感观数据融化方法，得到了基于感观数据的质量分级，并取得了较好的实验结果。     

基于证据项权重的证据理论局部冲突处理

D—S证据理论的合成规则的不足影响着该理论的进一步应用。针对冲突概率分配的不同方法分析了当前的各种D—S证据理论改进合成规则的特点,总结了它们的优势和缺陷,并提出基于证据项权重的局部冲突分配方案。通过例证该合成规则具有较好的收敛性并且算法简单易于实现。     

基于有向加权集团度理论的换热网络节点重要性排序研究

大型化工换热网络换热器数量众多,流股错综复杂且流股之间存在高程度的耦合关系,使关于换热网络关键换热器及关键路径评价研究的重要性不断凸显,对换热网络控制与安全运行的工程实践方面具有指导意义。提出了一种基于有向加权集团度复杂网络理论的换热网络节点重要性排序方法。首先,将错综复杂的换热网络转化为网络拓扑结构。其次,考虑到换热干扰传递单向性、干扰程度传递递减性、干扰传递复杂性,将集团度概念及各集团度权重选取方法重新定义,并用度来衡量上游换热器对目标换热器干扰可能性大小,通过比较最终计算得到的集团度大小,得到换热网络各节点的重要性排序。案例分析表明:该研究方法有效,并通过Aspen plus软件模拟验证了该方法的准确性。     

基于D-S证据理论的直接空冷凝汽器故障诊断方法研究

提出一种基于Elman神经网络和RBF神经网络通过D-S证据理论融合的故障诊断方法,把该方法应用在直接空冷凝汽器的故障诊断中。首先对故障进行神经网络初步诊断,得到属于不同故障状态的隶属度,然后采用D-S证据理论融合的方法进行决策诊断,得到最终结果。研究了直接空冷凝汽器的故障特征提取、样本选择、诊断系统结构和学习算法,并通过诊断实例阐述了该方法的具体实现过程,验证了所提方法的可行性,结果表明:该方法适用于直接空冷凝汽器故障诊断,故障定位准确率高。     

以改进的BP神经网技术识别DGA分析变压器的故障原理

变压器是电力系统中的枢纽设备,其运行状态直接关系到系统的安全性。因此,排除变压器故障,让变压器正常工作,对电力系统尤为重要。变压器油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)是确定充油变压器故障的重要方法之一。文章以改进BP神经网原理为基础,采用DGA分析原理,为快速直观诊断变压器故障提出理论方法。     

基于PSO-BP神经网络的发动机故障诊断

提出一种将粒子群优化算法与BP网络结合的新算法——PSO-BP来训练神经网络的权值和阈值,并将该算法用于汽车发动机的故障诊断。仿真结果表明：PSO-BP算法较传统BP网络的故障诊断结果具有收敛速度快、准确度和精度高的特点。     

基于BP神经网络算法的聚乙烯管材寿命预测

通过分析聚乙烯管材在实际应用中寿命的影响因素,选取其中可控因素加以分析及相关性预测。以MATLAB计算软件为平台,根据具体试验建立寿命预测模型,参考试验变量设计模型可变因素。实验设计部分,以静液压实验为基础,选取实验温度、实验用水有效氯含量以及实验压力作为3因素变量进行静液压实验,共进行实验192组次,试验样品384个,模拟聚乙烯管材在输配水系统中的实际使用。在建模过程中,进行神经网络学习后,对所建模网络进行训练,然后对其中所选择的3因素变量BP神经网络疲劳方程模型进行寿命预测。结果表明,BP神经网络计算出聚乙烯管材的使用寿命具有科学性,运行后的网络模型概率学上拟合优度R2为0.87;预测结果相对于聚乙烯管材的通常算法具有计算简洁、样本可扩充、模型阀值及权重可自行更改等一系列优势。     

基于距离分析的邓式灰关联在故障诊断中的应用

传统邓氏灰关联方法是采用等权重的形式求取关联度,其关联度带有较大的主观因素,易造成信息损失,造成错误的故障诊断。针对存在的问题,本文引入了距离分析法,利用非匀权重的形式求取关联度,体现五种油中溶解气体对判断变压器故障类型的不同程度影响。它的特点是权重的分配不受主观因素制约,完全由样本数据信息决定。将该方法用于变压器故障诊断,结果表明,该方法可行有效,有实用意义。     

基于RBF神经网络的水轮机故障诊断研究

基于RBF神经网络,提出使用RBF神经网络进行水轮机故障诊断,给出RBF神经网络模型及算法。对水轮机故障信号进行分析,并提取故障信号特征量,将故障信号特征向量作为学习样本,通过训练,使构造的RBF神经网络能够反映特征向量和故障类型之间的映射关系,从而达到故障诊断的目的。     

声波法在长输管道检漏中的实验研究

介绍了声波检测技术的工作原理,通过在陕北某气田1号站-2号站的X管线现场试验,成功模拟了管道10mm和5mm的孔径泄露。     

基于BP神经网络的变压器故障诊断

利用BP神经网络对变压器进行故障诊断.以特征气体含量的比值作为输入量,利用MATLAB软件建立故障诊断模型,利用改进的动量梯度下降法,达到了故障诊断的要求.并通过变压器故障诊断实例分析,证明了该方法的有效性.