天然气管道阀门泄漏实时诊断与预警技术研究

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Abstract

本研究针对天然气管道阀门泄漏的实时诊断与预警需求，通过多源传感融合与边缘预处理，构建了一种结合卷积神经网络与长短时记忆网络的混合模型，并引入贝叶斯自适应阈值机制。在某分输站搭建实验平台进行验证，模型在准确率、召回率与实时性方面表现优异，系统在多种泄漏场景下均保持高检测性能与低误报率。工程应用表明，该方法可显著降低泄漏事故率与维护成本，具备良好的可复制性与工程推广价值。

Keywords

天然气管道阀门

泄漏诊断

多源传感融合

边缘计算

机器学习

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