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公开(公告)号：CN111536429B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010653606.0
申请日：2020-07-08
Applicant: 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明属于油气管道监测预警系统技术领域，具体涉及一种基于决策融合的油气管道预警系统及预警方法，包括基础设施层，包括智能感知设备；感知执行层，通过智能感知设备对油气管道进行监测和数据采集；基础数据层，用于将感知执行层采集的数据及油气管道全生命周期的数据存储于数据库；核心服务层，用于对数据库的数据进行挖掘；将不同预警任务对应的多种预警手段的多种预警级别进行决策融合，得出相应预警任务的预警级别；通过事故树分析分别得出各个预警任务和预警手段的重要性排序，实现主动预警；能够将多源数据进行融合，有效地提高了信息处理的性能，预警准确率更高，且对于油气管道的预警更具有针对性。
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公开(公告)号：CN111536979A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010652557.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种基于随机优化的无人机巡检路径规划方法，包括：S1、对所有无人机、任务的起始节点、目标节点、充电站点建模；S2、建模第一约束条件；S3、建模第一优化目标；S4、随机优化求解第一优化目标，得到无人机目标分配任务的解；S5、对单架无人机及其对应的目标任务的起始节点、目标节点、充电站点建模；S6、建模第二约束条件，包括：环境约束、最大飞行距离约束、最大转弯角约束、转弯调整距离约束；其中，最大飞行距离约束考虑无人机在充电站点充电后飞行距离复原；S7、建模第二优化目标，包括路径航程代价函数；S8、随机优化求解第二优化目标，得到无人机巡检路径规划的最优解。本发明保证无人机更高效的任务执行。
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公开(公告)号：CN111536979B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010652557.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种基于随机优化的无人机巡检路径规划方法，包括：S1、对所有无人机、任务的起始节点、目标节点、充电站点建模；S2、建模第一约束条件；S3、建模第一优化目标；S4、随机优化求解第一优化目标，得到无人机目标分配任务的解；S5、对单架无人机及其对应的目标任务的起始节点、目标节点、充电站点建模；S6、建模第二约束条件，包括：环境约束、最大飞行距离约束、最大转弯角约束、转弯调整距离约束；其中，最大飞行距离约束考虑无人机在充电站点充电后飞行距离复原；S7、建模第二优化目标，包括路径航程代价函数；S8、随机优化求解第二优化目标，得到无人机巡检路径规划的最优解。本发明保证无人机更高效的任务执行。
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公开(公告)号：CN111539527A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010652589.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明涉及基于ONNX模型的神经网络迁移学习自动训练调度方法，包括以下步骤：S1、建立PI数据库，用于生产环境的工艺数据的采集、存储；S2、对工艺数据按照不同的任务需求分别采用不同的深度学习模型训练平台进行模型的训练，得到的模型分别导出为ONNX模型，形成ONNX模型库；S3、根据生产环境的任务需求从ONNX模型库中匹配得到相应的目标模型；S4、将目标模型部署至相应的边缘设备端；S5、边缘设备端利用部署的目标模型以完成相应的任务，并监测目标模型的性能是否下降；S6、若是，则加载新的工艺数据，并转至步骤S2。本发明利用自动训练调度的方法，增加了模型对生产环境的适应性，使得模型的泛化性能更佳。
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公开(公告)号：CN111737879B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010652555.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06F113/14
Abstract: 本发明涉及一种阴保电位数据的实时风险评价方法，包括：S1、管道分段，根据分段后各管段的属性设置相应的电位阈值；电位阈值包括最大保护电位和最小保护电位；管段的属性包括管道的表面状况、土壤特性和季节变化；S2、通过阴保桩实时采集阴保电位，并与阴保桩所处管段设置的电位阈值建立对应关系，建立阴保数据库；S3、根据阴保数据库分析阴保电位的失效概率和失效后果，以进行风险评价；其中，失效定义为阴保电位位于最大保护电位与最小保护电位的区间之外。本发明将管道进行分段，保证了阴极保护电位设置的合理和实时性，同时将聚类算法运用到管道的阴保数据风险评价中，减少了专家主观性的经验，使得风险评价更加客观。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111539527B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010652589.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明涉及基于ONNX模型的神经网络迁移学习自动训练调度方法，包括以下步骤：S1、建立PI数据库，用于生产环境的工艺数据的采集、存储；S2、对工艺数据按照不同的任务需求分别采用不同的深度学习模型训练平台进行模型的训练，得到的模型分别导出为ONNX模型，形成ONNX模型库；S3、根据生产环境的任务需求从ONNX模型库中匹配得到相应的目标模型；S4、将目标模型部署至相应的边缘设备端；S5、边缘设备端利用部署的目标模型以完成相应的任务，并监测目标模型的性能是否下降；S6、若是，则加载新的工艺数据，并转至步骤S2。本发明利用自动训练调度的方法，增加了模型对生产环境的适应性，使得模型的泛化性能更佳。
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公开(公告)号：CN111737879A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010652555.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06F113/14
Abstract: 本发明涉及一种阴保电位数据的实时风险评价方法，包括：S1、管道分段，根据分段后各管段的属性设置相应的电位阈值；电位阈值包括最大保护电位和最小保护电位；管段的属性包括管道的表面状况、土壤特性和季节变化；S2、通过阴保桩实时采集阴保电位，并与阴保桩所处管段设置的电位阈值建立对应关系，建立阴保数据库；S3、根据阴保数据库分析阴保电位的失效概率和失效后果，以进行风险评价；其中，失效定义为阴保电位位于最大保护电位与最小保护电位的区间之外。本发明将管道进行分段，保证了阴极保护电位设置的合理和实时性，同时将聚类算法运用到管道的阴保数据风险评价中，减少了专家主观性的经验，使得风险评价更加客观。
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公开(公告)号：CN111536429A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010653606.0
申请日：2020-07-08
Applicant: 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明属于油气管道监测预警系统技术领域，具体涉及一种基于决策融合的油气管道预警系统及预警方法，包括基础设施层，包括智能感知设备；感知执行层，通过智能感知设备对油气管道进行监测和数据采集；基础数据层，用于将感知执行层采集的数据及油气管道全生命周期的数据存储于数据库；核心服务层，用于对数据库的数据进行挖掘；将不同预警任务对应的多种预警手段的多种预警级别进行决策融合，得出相应预警任务的预警级别；通过事故树分析分别得出各个预警任务和预警手段的重要性排序，实现主动预警；能够将多源数据进行融合，有效地提高了信息处理的性能，预警准确率更高，且对于油气管道的预警更具有针对性。
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公开(公告)号：CN114819340A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210439898.7
申请日：2022-04-24
Applicant: 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种用于天然气日负荷的时序预测方法，包括以下步骤：分析历史天然气日负荷数据的时间序列依赖关系；利用滑动窗口原理，根据依赖关系确定窗口长度，提取时间窗口内的时序特征；利用启发式搜索，确定模型中超参数的取值，利用Adam优化算法，得到模型中参数的取值；分析样本内预测误差，进行白噪声检验；最后利用得到的模型，预测下一个气日负荷。针对日期影响负荷值情况，利用日期编码挖掘和天然气负荷数据的关系，省去了外生变量的引入和自身精度的麻烦，同时利用启发式搜索确定模型的超参数，增加了模型的抗干扰性能，而时间窗口和循环神经网络能充分挖掘时间序列本身的特点，最终提高了模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN114063063A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111064630.1
申请日：2021-09-09
Applicant: 浙江浙能天然气运行有限公司
IPC: G01S13/88 , G01S13/90 , G01S7/41 , G06V10/24 , G06K9/62 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G08B21/10
Abstract: 本发明属于管道地质灾害监测技术领域，具体涉及基于合成孔径雷达和点状传感器的地质灾害监测方法。包括如下步骤：在灾害易发区布置合成孔径雷达和点状传感器；采集历史数据，建立原始数据库；对原始数据进行预处理，得到合成孔径雷达图像数据集；对预先设计的网络进行离线训练，并将训练好的网络模型进行保存；采集实时数据，对实时数据进行预处理后，利用训练好的网络模型进行地质灾害的在线监测。本发明具有以图像角度提取特征，对数据质量的敏感性较低，能够进行油气管道地质灾害精确预警的特点。
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