《自然科学前沿》

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基于机器学习的成品油管道运行参数异常预警研究
作者: 万杰; 刘川宁
摘要
成品油管道作为能源运输的核心基础设施，其运行稳定性直接关系到能源供应安全与生态环境安全。针对传统异常预警方法在复杂工况下适应性差、预警滞后等问题，本文提出一种基于机器学习的成品油管道运行参数异常预警方案。通过解析管道运行参数体系与异常特征演化规律，构建多维度特征工程与多模型融合的预警框架，结合注意力机制与动态阈值调整算法优化模型性能，对压力、流量、温度等核心参数异常的精准识别与提前预警。研究结果表明，该预警方案可有效提升异常识别的准确性与实时性，降低漏报率与误报率，为成品油管道安全高效运行提供技术支撑。本文的研究思路与方法可为能源管道智能监测领域的相关研究提供参考。
收起
Keywords / 关键词
成品油管道; 机器学习; 运行参数; 异常预警; 智能监测; 故障诊断

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