本发明涉及阀门内漏检测，尤其涉及基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法。
背景技术：
1、阀门内漏是管道系统中常见且严重的问题，内漏不仅会导致能源浪费，还可能引发安全隐患，甚至造成严重的环境污染和经济损失；因此，及时、准确地检测阀门内漏，保障管道系统的安全运行，是目前亟待解决的技术难题。
2、现有的阀门内漏检测方法主要依赖于信号处理技术和人工监测，这些方法通常包括压力检测、声学检测和流量检测等；然而，这些传统方法存在许多缺陷和局限性，具体表现在以下几个方面：
3、首先，传统的信号处理方法往往依赖于单一类型的传感器数据，如压力传感器或声学传感器的数据；这种单一数据源的检测方法容易受到噪声和环境变化的影响，导致检测结果不稳定，存在漏检和误检的风险；特别是在复杂的管道系统中，外界环境因素(如温度变化、机械振动等)对传感器信号的干扰较大，进一步降低了检测的准确性和可靠性。
4、其次，现有的方法缺乏对复杂多样数据的综合处理能力；现代管道系统中，阀门的运行状态通常受到多种因素的影响，需要结合压力、流量、声学等多种传感器的数据进行综合分析；然而，传统的检测方法难以有效融合和处理这些多源异构数据，无法充分挖掘数据中的潜在信息，导致内漏检测的精度和鲁棒性较低。
5、此外，现有的检测方法如申请号为cn202310551236.3，包括：s1、数据采集与预处理；s2、搭建多通道多尺度卷积神经网络模型；s3、利用步骤s2训练得到的多通道多尺度卷积神经网络模型对阀门泄漏故障进行诊断，该方法中预处理步骤中通过信像映射方法将声发射时域信号转换为灰度图像，在时域信号转换图像过程中，原始声音信号中的某些细节或特征可能会因为量化、采样率调整或图像编码等步骤而丢失，导致转换后的图像无法完全反映原始声音信号的全部信息；另外，该方法采用多通道多尺度卷积神经网络，但卷积神经网络容易受到噪声和环境变化的影响，导致检测结果不稳定，存在漏检和误检；以及忽略泄露信号中的时空特征信息，影响复杂环境下的检测精度。
6、另外，现有的基于单一传感器的数据检测方法，是对单个传感器数据进行检测，存在准确性低、耗时长、漏检和误检率高。
7、基于上述方法的缺陷，亟需一种高效、精准的阀门内漏检测方法，能够充分利用多种传感器数据，实现对阀门内漏的实时监测和智能化诊断。
技术实现思路
1、针对现有方法的不足，本发明解决现有基于单一传感器的数据检测，存在准确性低、耗时长、漏检和误检率高的问题。
2、本发明所采用的技术方案是：基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法包括以下步骤：
3、步骤一、采集管道关键位置的压力数据、流量数据和声学数据，构建原始运行数据集；
4、作为本发明的一种优选实施方式，利用压力传感器、流量传感器和声学传感器分别采集压力数据、流量数据和声学数据。
5、作为本发明的一种优选实施方式，关键位置包括：阀门附近、管道拐角、管道接头和压力变化显著区域。
6、步骤二、对原始运行数据集进行预处理得到特征数据集；
7、作为本发明的一种优选实施方式，预处理包括：数据清洗、去除异常值、去除噪声数据、标准化处理。
8、步骤三、将标注的特征数据集输入包括输入层、多模态特征融合层、动态时空特征提取层、自适应注意力机制层、全连接层和输出层的深度学习模型进行训练；
9、作为本发明的一种优选实施方式，深度学习模型包括：
10、利用多模态特征融合层生成综合特征表示z(t)＝fusion(ptrain,norm(t),ftrain,norm(t),atrain,norm(t))；
11、利用动态时空特征提取层得到特征表示其中，wk(t)表示第k个动态卷积核，σ表示激活函数，*表示卷积操作，bk表示偏置项，k表示动态卷积核的数量；
12、利用自适应注意力机制层得到加权特征表示αi(t)表示第i个时间步的注意力权重；
13、将加权特征表示hatt(t)输入全连接层，通过输出层输出内漏状态。
14、作为本发明的一种优选实施方式，利用条件生成对抗网络层对加权特征表示hatt(t)进行增强扩展。
15、作为本发明的一种优选实施方式，深度学习模型还包括：
16、初始化深度学习模型权重和偏置参数；
17、定义包含有标签数据的监督学习损失和无标签数据的无监督学习损失的半半监督学习损失函数，l(θ)＝αlsup(θ)+βlunsup(θ)，lsup表示有标签数据的监督学习损失，lunsup表示无标签数据的无监督学习损失，α和β为权重参数；
18、采用弱监督学习方法，通过反向传播算法计算半监督学习损失函数关于模型参数的梯度，利用adam优化算法更新模型参数，以最小化综合训练误差；
19、当训练误差和验证误差均收敛至稳定值，满足预期精度，停止训练。
20、作为本发明的一种优选实施方式，使用交叉验证方法对深度学习模型进行验证，评估准确性、召回率和f1值。
21、作为本发明的一种优选实施方式，基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别系统，包括：存储器，用于存储可由处理器执行的指令；处理器，用于执行指令以实现基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法。
22、作为本发明的一种优选实施方式，存储有计算机程序代码的计算机可读介质，计算机程序代码在由处理器执行时实现基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法。
23、本发明的有益效果：
24、1、在天然气管道的关键位置安装压力传感器、流量传感器和声学传感器，实时采集管道和阀门的运行数据；通过多传感器数据融合技术，将不同类型传感器的数据进行综合处理，生成统一的特征数据集，显著提高了内漏检测的准确性和鲁棒性，减少了单一数据源检测方法中容易受到的环境噪声和干扰的影响；
25、2、利用keras框架构建并训练深度学习模型，通过学习历史运行数据和已知的阀门内漏案例数据，深度学习模型掌握了内漏的特征和规律，有效提取了复杂数据中的关键特征，增强了模型的检测能力；训练过程中，通过反向传播算法不断优化模型参数，以最小化训练误差，提高了模型的预测精度；
26、3、通过物联网技术，将传感器采集的实时数据传输至数据预处理模块，经过数据清洗、降噪、标准化和特征提取等处理后，输入训练好的深度学习模型进行实时检测；系统能够自动识别阀门的内漏情况，并通过报警机制及时通知维护人员，实现了对阀门内漏的实时监测和智能化诊断，避免了传统人工监测方法中存在的滞后性和低效性；
27、4、通过多传感器数据融合、深度学习模型训练和实时监测，实现了对阀门内漏的高效、精准检测，具备智能化、自动化和高可靠性的特点，为天然气管道系统的安全运行提供了有力保障。
1.基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法，其特征在于，深度学习模型包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法，其特征在于，利用条件生成对抗网络层对加权特征表示hatt(t)进行增强扩展。
4.根据权利要求2所述的基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法，其特征在于，深度学习模型还包括：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法，其特征在于，利用压力传感器、流量传感器和声学传感器分别采集压力数据、流量数据和声学数据。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法，其特征在于，关键位置包括：阀门附近、管道拐角、管道接头和压力变化显著区域。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法，其特征在于，预处理包括：数据清洗、去除异常值、去除噪声数据、标准化处理。
8.根据权利要求1所述的基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法，其特征在于，使用交叉验证方法对深度学习模型进行验证，评估准确性、召回率和f1值。
9.基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别系统，其特征在于，包括：存储器，用于存储可由处理器执行的指令；处理器，用于执行指令以实现如权利要求1-8任一项所述的基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法。
10.存储有计算机程序代码的计算机可读介质，其特征在于，计算机程序代码在由处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的基于深度学习模型的天然气管道阀门内漏识别方法。
