安杏杏 a,b , 董宏丽 a,b , 张 勇 a,b , 邵晓光 a,b , 代丽艳 a,b
AN Xingxing a,b , DONG Hongli a,b , ZHANG Yong a,b , SHAO Xiaoguang a,b , DAI Liyan a,b
摘要: 为进一步改善输油管道泄漏的检测方法, 概述了目前一些常用的输油管道泄漏检测方法, 如直接检测
法、 负压波检测法和基于神经网络的检测方法等。 分析了这些检测方法在应用时的优缺点。 然而, 随着对输油
管道泄漏检测要求的提高, 这些检测方法不能满足人们的要求, 仍需要进一步改善。 同时, 将深度学习引入了
输油管道的泄漏检测中。 深度学习是在神经网络基础上的进一步发展, 它在许多方面上的应用弥补了该应用
基于神经网络方法存在的不足。 其中, 深度学习已经在图像和语音识别应用中取得了成功。 这些情况为以后
将深度学习应用于输油管道的泄漏检测提供了部分理论支持。
中图分类号: