公开(公告)号：CN117072891A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311322876.3

申请日：2023-10-13

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 师吉浩 ,  张新琪 ,  李俊杰 ,  黄佳伟 ,  王凯凯 ,  陈国明 ,  殷晓康

IPC: F17D5/02 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明涉及一种无异常样本下的输氢管网实时智能泄漏监测定位方法，具体为：首先建立氢气管网运行压力数据集，根据氢气管网中管道及传感器位置生成邻接矩阵，构建关系图，应用图注意力神经网络进行关系图的空间特征及节点特征学习，再输入全连接神经网络预测压力值，同时应用变分贝叶斯推理模拟空间特征中节点依赖权重的不确定性，并迭代更新模型参数使损失函数最小化，得到最优模型与变分贝叶斯推理的变分分布；基于最优模型开展实时泄漏监测，并根据节点依赖权重的不确定性方差进行泄漏定位。本发明突破了构建无异常样本下深度学习智能监测定位模型的难题，实现了具备场景普适性的高精度的输氢管网泄漏监测及定位。

公开(公告)号：CN117236198B

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311507623.3

申请日：2023-11-14

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 师吉浩 ,  张贺 ,  王凯凯 ,  李济元 ,  李俊杰 ,  陈国明

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06F119/14 ,  G06F113/08

Abstract: 演化过程及大小范围，保障石化企业的安全运本发明公开了一种稀疏障碍物下燃爆火焰 行。传播模型的机器学习求解方法，属于燃爆事故防控技术领域。技术方案为：首先构建相应的气体燃爆实验系统并获取燃爆压力监测点实验数据；之后利用OpenFOAM构建燃爆模型，对k‑ε湍流模型中的表征流体不稳定性与障碍物诱导的湍流参数进行拉丁抽样，并进行仿真模拟形成仿真训练数据集；再之后求出湍流火焰传播模型，嵌入到控制方程与湍流模型中；最后实现稀疏分布障碍物下，油气燃爆多时空演化机制与超压特性的

公开(公告)号：CN117391126A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311149817.0

申请日：2023-09-07

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 师吉浩 ,  张新琪 ,  李俊杰 ,  王凯凯 ,  陈国明

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06Q50/26

Abstract: 本申请公开了基于图物理信息深度学习的氢泄漏扩散智能高效预测方法。包括：获取氢气泄漏扩散预测任务，并基于氢气泄漏扩散预测任务确定待预测氢气扩散数据的目标节点；获取预先训练好的预测模型，其中，所述预测模型是基于节点位置之间的空间依赖关系以及节点的氢气扩散数据进行训练得到的，所述节点位置是根据氢气射流坐标点确定的；将所述目标节点输入预先训练好的预测模型，以使所述预测模型输入所述目标节点对应的目标氢气扩散数据，其中，所述目标氢气扩散数据包括：氢气扩散浓度以及氢气扩散速度。

公开(公告)号：CN117072891B

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311322876.3

申请日：2023-10-13

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 师吉浩 ,  张新琪 ,  李俊杰 ,  黄佳伟 ,  王凯凯 ,  陈国明 ,  殷晓康

IPC: F17D5/02 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明涉及一种无异常样本下的输氢管网实时智能泄漏监测定位方法，具体为：首先建立氢气管网运行压力数据集，根据氢气管网中管道及传感器位置生成邻接矩阵，构建关系图，应用图注意力神经网络进行关系图的空间特征及节点特征学习，再输入全连接神经网络预测压力值，同时应用变分贝叶斯推理模拟空间特征中节点依赖权重的不确定性，并迭代更新模型参数使损失函数最小化，得到最优模型与变分贝叶斯推理的变分分布；基于最优模型开展实时泄漏监测，并根据节点依赖权重的不确定性方差进行泄漏定位。本发明突破了构建无异常样本下深度学习智能监测定位模型的难题，实现了具备场景普适性的高精度的输氢管网泄漏监测及定位。

公开(公告)号：CN117236198A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311507623.3

申请日：2023-11-14

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 师吉浩 ,  张贺 ,  王凯凯 ,  李济元 ,  李俊杰 ,  陈国明

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06F119/14 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明公开了一种稀疏障碍物下燃爆火焰传播模型的机器学习求解方法，属于燃爆事故防控技术领域。技术方案为：首先构建相应的气体燃爆实验系统并获取燃爆压力监测点实验数据；之后利用OpenFOAM构建燃爆模型，对k‑ε湍流模型中的表征流体不稳定性与障碍物诱导的湍流参数进行拉丁抽样，并进行仿真模拟形成仿真训练数据集；再之后求出湍流火焰传播模型，嵌入到控制方程与湍流模型中；最后实现稀疏分布障碍物下，油气燃爆多时空演化机制与超压特性的表征，分析流体不稳定性与障碍物共同诱导的湍流效应，指导预防措施的制定。有益效果：该方法能够有效的求解气体燃爆的压力、火焰等参数的演化过程及大小范围，保障石化企业的安全运行。