天然气集输异常工况处理的主动学习方法

作者：方宇,曹雪梅,李宾倩,闵帆,谯英

摘要：天然气集输系统中出现的各种异常工况对安全生产构成威胁。提出一种针对异常工况的智能处理系统模型。该模型的异常工况类别预测模块采用了主动学习方法,既可实时、准确地判断异常类型,又可为系统向专家推荐合适的处理方案奠定基础。首先,利用SCADA系统实时监控数据并进行异常工况预警。其次,通过主动学习算法对预警异常工况进行分类,从而为构建异常工况推理机提供支撑,进而实现智能决策辅助。实验结果表明,该方法能节约专家成本,很好地识别异常工况类型,提出合理的解决方案。

发文机构：西南石油大学计算机科学学院 西南石油大学电气信息学院

关键词：主动学习分类异常工况集输系统人工智能专家系统active learningclassificationabnormal operating conditionsnatural gas gathering systemartificial intelligenceexpert system

分类号： TE863[石油与天然气工程—油气储运工程]