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Mine Engineering 2023
输气管道高后果区智能识别技术
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Abstract:
随着城市化的快速发展,输气管道的建设和运营也日益频繁,而管道事故也是造成财产损失和人员伤亡的主要原因之一。高后果区是指在事故发生后可能对周边环境造成严重影响的区域,传统人工识别存在识别效率低下、更新速度慢等问题,因此采用智能识别方式开展管道高后果区识别对于事故的预防和应对具有重要意义。本文对输气管道高后果区智能识别的相关技术进行了综述,指出了目前高后果区识别中存在的问题及未来的发展方向。研究表明,结合遥感技术和地理信息系统,利用人工智能、机器学习等技术,可以有效识别输气管道高后果区,提高事故预防和应对的能力。
With the rapid development of urbanization, the construction and operation of gas pipelines are becoming more and more frequent, and pipeline accidents are also one of the main reasons for property losses and casualties. The high-consequence area means the area that may cause a serious damage to the surrounding environment after the accident. Traditional manual identification has problems such as low recognition efficiency and slow update speed. Therefore, the use of intelligent identification to carry out the identification of pipeline high-consequence areas is important for accident prevention. This paper summarizes the relevant technologies of intelligent identification of high-consequence areas in gas pipelines, and indicates current problems and future directions in the identification of high-consequence areas. Studies have shown that combination of remote sensing technology and geographic information system, using artificial intelligence, machine learning and other technologies, can effectively identify high-consequence areas of gas pipelines and improve the ability to prevent and respond to accidents.
[1] | 张学洪. 油气输送管道高后果区的识别与管理[J]. 石油工业技术监督, 2022, 38(9): 52-54. |
[2] | 高鹏. 2021年中国油气管道建设新进展[J]. 国际石油经济, 2022, 30(3): 12-19. |
[3] | 卢琳琳, 邓丛微, 陈琳. 基于UAV技术的长输管道高后果区识别方法研究[J]. 石油和化工设备, 2018, 21(4): 33-37. |
[4] | 姚安林, 周立国, 汪龙, 王棠昱, 李又绿. 天然气长输管道地区等级升级管理与风险评价[J]. 天然气工业, 2017, 37(1): 124-130. |
[5] | 张川, 李文忠, 李宝军. 智能化技术在管道完整性管理中的研究与应用[J]. 化工安全与环境, 2022, 35(28): 5-9. |
[6] | 姚安林, 刘艳华, 李又绿, 蒋宏业. 国内外油气管道完整性管理技术比对研究[J]. 石油工业技术监督, 2008, 24(3): 5-12. |
[7] | 马玉宝. 天然气管道高后果区第三方施工破坏风险分析及控制对策[J]. 石油工业技术监督, 2020, 36(6): 55-58. |
[8] | 张圣柱, 冯晓东, 王旭, 冯庆善, 韩玉鑫. 中国油气管道高后果区现状与全过程管理体系[J]. 油气储运, 2021, 40(5): 521-526+544. |
[9] | 张庶鑫, 张朋岗, 张伟, 熊林, 朱娟娟. 管道高后果区智能识别及管理软件设计[J]. 石油管材与仪器, 2021, 7(5): 1-7. |
[10] | 高海康, 戴连双, 贾韶辉, 刘天尧, 徐杰, 刘亮, 吴官生. 基于GIS的管道高后果区管理升级及其实践[J]. 石油工业技术监督, 2020, 36(5): 60-63. |
[11] | 王关茗, 胡乃平. 基于深度学习的自然灾害遥感影像语义分割[J]. 计算机系统应用, 2023, 32(2): 322-328. |
[12] | 刘翼, 张安祺, 陈璐瑶, 丁疆强, 陈欣, 李斯. 基于多源遥感影像的高后果区变化检测方法[J]. 油气储运, 2021, 40(3): 293-299. |
[13] | 耿艳磊, 陶超, 沈靖, 邹峥嵘. 高分辨率遥感影像语义分割的半监督全卷积网络法[J]. 测绘学报, 2020, 49(4): 499-508. |
[14] | 李雨慧. 基于深度学习的高分辨率遥感影像多尺度语义分割[D]: [硕士学位论文]. 上海: 上海交通大学, 2018. |
[15] | 王兴武, 雷涛, 王营博, 耿新哲, 张月. 基于多模态互补特征学习的遥感影像语义分割[J]. 智能系统学报, 2022, 17(6): 1123-1133. |
[16] | Chen, J., Zhu, J.R., Sun, G. Li, J.H. and Deng, M. (2021) SMAF-Net: Sharing Multiscale Adversarial Feature for High-Resolution Remote Sensing Imagery Semantic Segmentation. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 18, 1921-1925. https://doi.org/10.1109/LGRS.2020.3011151 |
[17] | Song, A. and Kim, Y. (2020) Semantic Segmentation of Remote-Sensing Imagery Using Heterogeneous Big Data: International Society for Photogrammetry and Remote Sensing Potsdam and Cityscape Datasets. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9, Article No. 601. https://doi.org/10.3390/ijgi9100601 |
[18] | 刘文祥, 舒远仲, 唐小敏, 刘金梅. 采用双注意力机制Deeplabv3+算法的遥感影像语义分割[J]. 热带地理, 2020, 40(2): 303-313. |
[19] | Lu, J. and Wan, X.T. (2022) Image Recognition Algorithm Based on Improved AlexNet and Shared Parameter Transfer Learning. Academic Journal of Computing & Information Science, 5, 6-14.
https://doi.org/10.25236/AJCIS.2022.051202 |
[20] | 刘慧, 姜建滨, 沈跃, 贾卫东, 曾潇, 庄珍珍. 基于改进DeepLab V3+的果园场景多类别分割方法[J]. 农业机械学报, 2022, 53(11): 255-261. |