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结合分布式光纤传感技术和光时域反射技术,对油气运输管道泄漏监测与定位系统进行了研究.利用指数阈值函数进行小波分析去噪,实现管道泄漏的实时在线监测和定位.分析了系统的硬件结构设计和小波去噪流程,搭建了实验平台并进行了重复性实验,实验测试结果表明,该监测系统安装简单,定位精准度较高.
基于φ-OTDR的分布式光纤管道泄漏监测系统研究
【摘 要】
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结合分布式光纤传感技术和光时域反射技术,对油气运输管道泄漏监测与定位系统进行了研究.利用指数阈值函数进行小波分析去噪,实现管道泄漏的实时在线监测和定位.分析了系统的硬件结构设计和小波去噪流程,搭建了实验平台并进行了重复性实验,实验测试结果表明,该监测系统安装简单,定位精准度较高.
【机 构】
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河北石油职业技术大学,河北承德067000;河北省仪器仪表工程技术研究中心,河北承德067000
【出 处】
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机电信息
【发表日期】
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2022年5期
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新能源高比例接入电网会引起电网电压波动,鉴于此,提出了SVG和光伏逆变器协调快速无功控制的架构,监测光伏电站并网点电压、电流,实时计算电压变化,集中采集动态无功补偿装置的无功功率裕度,分散采集光伏逆变器无功功率可调节裕度和状态,结合调度电压计划实时分解无功功率调节量,制订最优无功电压调节策略,分解无功功率调节指令调节多无功源出力,完成光伏电站级电压控制.目前,该技术已经在光伏电站中试点运行,动态无功响应时间小于30 ms,大大降低了动态无功补偿装置的动作频率,降低了光伏电站运行损耗.
目的 为了提高热轧薄板力学性能的预测精度,采用大数据与卷积神经网络相结合的方式建立高精度的预测模型.方法 建模前,对工业大数据进行预处理,包括去除异常值、聚类、均衡数据以及归一化,以得到高质量的数据集.同时,采用贡献权重法对输入参数进行筛选,去除弱相关的变量以降低模型的复杂程度.在此基础上,采用LeNet-5结构建立卷积神经网络并优化模型的超参数.结果 最终建立了热轧薄板力学性能预测模型,该模型对屈服强度的预测误差基本保持在?7％～8.5％,对抗拉强度的预测误差基本保持在?5％～6％,表现出较高的预测精度