一种天然气管道泄漏检测方法及相关产品

本发明涉及智能检测技术领域，具体涉及一种天然气管道泄漏检测方法及相关产品，方法包括:构建观测状态数据矩阵；构建观测状态数据子矩阵；构建卷积长短期记忆自编码模型；获得最优的卷积长短期记忆自编码模型；获得最终的管道运行特征；获得k个表征不同管道运行分布特性的特征簇；构造k个OCSVM模型；构建实时观测状态数据矩阵；获得k个泄漏异常检测的决策函数值，并以概率方式进行集成决策；本发明针对管道SCADA运行数据呈现出非线性、高维度、多分布和时间依赖特性等复杂特性共存，导致传统数据驱动泄漏检测方法性能不佳的问题，采用卷积神经网络和长短期记忆网络构造了一种卷积长短期记忆自编码器，能够有效获取管道多变量时序数据在低维特征空间中的长短期时间依赖特征，提升了模型对过程数据重要特征的学习能力，在此基础上利用特征聚类学习管道运行数据多分布特性，克服了单一数据分布假设模型存在的泄漏检测局限性，从而使得管道运行风险监测和控制过程更加安全可靠。