管道運(yùn)輸作為五大運(yùn)輸方式之一,在油氣運(yùn)輸上獨(dú)具優(yōu)勢,可以平穩(wěn)、不間斷地將油氣運(yùn)輸?shù)饺珖鞯?。中國目前運(yùn)營的輸油管道總長5萬余千米,在油品運(yùn)輸過程中,一旦管道發(fā)生泄漏,尤其是油品泄漏點(diǎn)在河流附近,流動(dòng)的河水會(huì)加速油污擴(kuò)散,如果沒有及時(shí)發(fā)現(xiàn),將造成嚴(yán)重后果。2009年12月30日,中石油某成品油輸油管道發(fā)生泄漏,在渭河形成污染帶進(jìn)入黃河,污染了當(dāng)?shù)仫嬘盟矗斐珊軌牡纳鐣?huì)影響。通過在線監(jiān)測系統(tǒng)及時(shí)發(fā)現(xiàn)、及時(shí)處理,能夠大幅降低油品泄漏造成的影響。
一、油污在線監(jiān)測系統(tǒng)模型
油污在線監(jiān)測系統(tǒng)通過圖片及氣味數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,針對識別出的油污水面向生產(chǎn)人員發(fā)送預(yù)警信息,通過人為二次判斷,確定現(xiàn)場情況。系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集模塊(包括視覺采集模塊和氣味采集模塊)、信號處理模塊、無線傳輸模塊、遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)模塊4部分組成,如圖1所示。
?、傧到y(tǒng)采集模塊。系統(tǒng)采集模塊包含視覺采集模塊和氣味采集模塊。即采集特定范圍內(nèi)河面的圖像和氣味數(shù)據(jù),并將所得到的電信號傳遞給信號處理模塊。
?、谛盘柼幚砟K。信號處理模塊為整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵,主要實(shí)現(xiàn)在各模塊、各傳感器之間的信號轉(zhuǎn)換、采集、存儲、處理和發(fā)送等功能。
?、弁ㄐ拍K。通信模塊通過有線、無線的方式,將平臺采集的數(shù)據(jù)發(fā)送到遠(yuǎn)端計(jì)算機(jī)。
④遠(yuǎn)端計(jì)算機(jī)。遠(yuǎn)端計(jì)算機(jī)接收傳輸過來的各項(xiàng)數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)時(shí)監(jiān)測河面是否存在油污泄漏和油膜存在等情況。對疑似油污存在的情況,發(fā)出報(bào)警提示,并顯示現(xiàn)場圖像,進(jìn)行人工判斷。
二、基于SVM的圖像監(jiān)控系統(tǒng)
支持向量機(jī)(SVM)已經(jīng)成為了解決數(shù)據(jù)挖掘問題的重要方法,是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)。不同于傳統(tǒng)分類方法,SVM是一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的分類技術(shù),核心不是將學(xué)習(xí)器訓(xùn)練誤差降到最小,而更注重分類器的泛化能力,從而讓SVM在處理某些分類問題時(shí)表現(xiàn)得更加高效且穩(wěn)定。
2.1基于支持向量機(jī)(SVM)的圖像分割
在對圖像進(jìn)行分割時(shí),通常采用的分割方法是基于閾值,根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)設(shè)定閾值并提取圖像的灰度、紋理、梯度等特征來分割圖像。按照個(gè)人經(jīng)驗(yàn)設(shè)定閾值和特征往往比較困難,通常需要多次調(diào)整閾值和特征信息以使實(shí)驗(yàn)結(jié)果更符合預(yù)期結(jié)果。然而在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)中,無須對每個(gè)特征設(shè)置固定的閾值,而是通過選擇適量的特征并明確對應(yīng)的權(quán)值,這樣在分類像素點(diǎn)時(shí)可以盡可能多地選擇特征作為樣本屬性。利用SVM原理對像素點(diǎn)進(jìn)行分類,解決圖像分割問題。在建立SVM分類模型時(shí),先選取訓(xùn)練樣本集,并確定SVM核函數(shù)及其參數(shù),提取樣本的特征,最后確定訓(xùn)練樣本集進(jìn)行訓(xùn)練,并用SVM分類器分割圖像。
2.2算法步驟
基于SVM的圖像監(jiān)控系統(tǒng)的算法步驟如圖2所示。
2.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果(如圖3所示)可以發(fā)現(xiàn),系統(tǒng)對水面的油污進(jìn)行有效的分析識別。但在出現(xiàn)不規(guī)則物體陰影、強(qiáng)光折射時(shí),系統(tǒng)可能出現(xiàn)誤判,此時(shí)需要通過更加豐富的訓(xùn)練集提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。此外,應(yīng)適當(dāng)引入人工識別,不能因?yàn)樘岣邔Ξ愇锏淖R別而遺漏對油污的識別,不能因小失大。
三、基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣味監(jiān)控系統(tǒng)
一個(gè)LVQ網(wǎng)絡(luò)由輸入層、競爭層、輸出層等3個(gè)神經(jīng)元組成。其中競爭層會(huì)通過輸入向量的距離學(xué)習(xí),從而對輸入向量進(jìn)行分類。輸出層獲得競爭層傳來的分類信息,并將其轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)類別,每個(gè)輸出層神經(jīng)元代表一個(gè)分類。在競爭層和輸出層之間的連接權(quán)值固定為1。輸入層和競爭層間的連接權(quán)值為參考矢量的分量。在LVQ網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中,這些權(quán)值會(huì)被修改。所以在競爭層和輸出層都有二進(jìn)制輸出值。當(dāng)某個(gè)輸入被傳送至LVQ網(wǎng)絡(luò)時(shí),最接近輸入的參考矢量的競爭神經(jīng)元獲得激發(fā),從而贏得競爭,產(chǎn)生一個(gè)“1”,而其他競爭神經(jīng)元因此都被迫產(chǎn)生“0”。獲勝神經(jīng)元所在的神經(jīng)元組相連接的輸出神經(jīng)元也發(fā)出“1”,其他輸出神經(jīng)元逼迫發(fā)出“0”。產(chǎn)生“1”的輸出神經(jīng)元給出輸入對應(yīng)的類,每個(gè)輸出神經(jīng)元代表不同的類,如圖4所示。
四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
圖5是基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣味監(jiān)控系統(tǒng)模型,實(shí)驗(yàn)中,筆者選取的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)總數(shù)為569個(gè),其中正常情況數(shù)據(jù)357個(gè),泄露情況數(shù)據(jù)212個(gè)。隨機(jī)將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集。其中,訓(xùn)練集數(shù)據(jù)總數(shù)為426個(gè),正常情況270個(gè),泄露情況156個(gè)。測試集數(shù)據(jù)總數(shù)143個(gè),正常情況87個(gè),泄露情況56個(gè)。使用訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練結(jié)束后,使用測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)。最終得出如下結(jié)果:測試集正常情況數(shù)據(jù)中,正確識別的為78個(gè),誤判為泄露情況9個(gè),正確率P1=89.6552%,測試集泄露情況數(shù)據(jù)中,正確識別的為45個(gè),誤判為泄露情況11個(gè),正確率P2=80.3571%。通過實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn),在不考慮數(shù)據(jù)集樣本數(shù)據(jù)差異的情況下,訓(xùn)練集的容量越大,系統(tǒng)的正確識別率越高,通過豐富訓(xùn)練集容量,可以有效提高系統(tǒng)的正確率,同時(shí)系統(tǒng)可以自主學(xué)習(xí),將每次測試的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為新的訓(xùn)練數(shù)據(jù),盡可能提高系統(tǒng)的識別率。
五、結(jié)語
通過以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果不難發(fā)現(xiàn),SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別與LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)氣味監(jiān)控系統(tǒng),在水面油污監(jiān)控中能達(dá)到較好應(yīng)用,但是在實(shí)際環(huán)境中,干擾系統(tǒng)識別的因素千差萬別,一盆肥皂水、一艘游船經(jīng)過都可能造成監(jiān)控系統(tǒng)誤判,需要加入人工識別的方式進(jìn)行二次診斷,在發(fā)現(xiàn)可疑情況時(shí)及時(shí)報(bào)警,并實(shí)時(shí)傳送監(jiān)控圖像和氣味識別數(shù)據(jù),由人工進(jìn)行核實(shí)。應(yīng)用水面油污監(jiān)控系統(tǒng)并不表示可以完全不用人工管理,只是作為初篩使用,現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)不同于實(shí)驗(yàn)室,萬分之一的誤判都有可能造成嚴(yán)重后果,所以在系統(tǒng)使用過程中,只要圖像和氣味兩個(gè)識別系統(tǒng)有一個(gè)發(fā)現(xiàn)異常,就會(huì)警報(bào)。( >
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