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申请/专利权人：山东雅拓集团有限公司

摘要：本发明涉及流量监测技术领域，具体涉及一种煤气安全作业的异常流量计量方法及系统，该煤气安全作业的异常流量计量方法包括：获取煤气管道不同节点的流量监测数据；基于各节点处的流量监测数据的波动情况，结合管道泄漏时节点之间的相互影响特征，计算各节点在不同时间段时的流量异常概率；基于各节点的流量异常概率，实现煤气安全作业的异常流量计量。采用本发明的煤气安全作业的异常流量计量方法，可有效提高异常流量监测准确性。

主权项：1.一种煤气安全作业的异常流量计量方法，其特征在于，包括：获取煤气管道不同节点的流量监测数据；基于各节点的流量监测数据的波动情况，结合管道泄漏时节点之间的相互影响特征，计算各节点在不同时间段时的流量异常概率；基于各节点在不同时间段时的流量异常概率，实现煤气安全作业的异常流量计量；所述获取煤气管道不同节点的流量监测数据，包括：沿煤气管道的纵向，在煤气管道上每隔预设距离设定一个节点，在每一节点处分别安装流量传感器，用于监测相应节点处的管道内的煤气流量；按照设定的采样频率和采样周期，利用所述流量传感器在每一采样周期内分别对每一节点处的煤气流量数据按照设定的采样频率进行采集，得到煤气管道不同节点的流量监测数据；所述基于各节点的流量监测数据的波动情况，结合管道泄漏时节点之间的相互影响特征，计算各节点在不同时间段时的流量异常概率，包括：针对当前采样周期所得的煤气管道不同节点的流量监测数据，分别对每一节点的流量监测数据按照时序顺序进行排序，然后将排序后的每一节点的流量监测数据分别在时序上均分为多段，以得到每一节点在不同时间段时的流量监测数据；基于流量监测数据的波动情况，计算出每一节点在不同时间段的流量数据特征；基于各节点在不同时间段的流量数据特征，结合管道泄漏时节点之间的相互影响特征，计算各节点在不同时间段时的流量异常概率；所述基于流量监测数据的波动情况，计算出每一节点在不同时间段的流量数据特征，包括：针对当前节点在不同时间段时的流量监测数据，从其中第m+1个时间段对应的流量监测数据开始，对于其后的时间段，分别计算出每一时间段对应的流量监测数据的数据上升趋势；其中，m为预设的大于1的整数值；以当前时间段为中心，在其前后分别选取m个时间段作为参照时间段；根据当前时间段与参照时间段所对应的流量监测数据的数据上升趋势以及数值的差异，计算出当前时间段的流量数据特征；所述数据上升趋势的计算过程包括：获取每一时间段对应的流量监测数据中每一数据的瞬时斜率；利用自回归移动平均模型ARIMA获取每一时间段对应的流量监测数据的数据基线，得到所述数据基线上每一数据对应的基线瞬时斜率，并求得所述数据基线上数据对应的基线瞬时斜率的均值；通过以下公式计算出每一时间段对应的流量监测数据的数据上升趋势： ；其中，表示第n个节点在第i个时间段对应的流量监测数据的数据上升趋势；表示第n个节点在第i个时间段对应的流量监测数据的数据基线上数据对应的基线瞬时斜率的均值；表示第n个节点在第i个时间段对应的流量监测数据中的第j个数据的瞬时斜率；D表示第n个节点在第i个时间段对应的流量监测数据中的数据个数；表示取绝对值；所述流量数据特征的计算过程包括：利用自回归移动平均模型ARIMA获取每一时间段对应的流量监测数据的数据基线，得到所述数据基线上每一数据的数值，并求得所述数据基线上的数值均值，记作基线数值均值；通过以下公式计算出每一时间段的流量数据特征： ；其中，表示第n个节点在第i个时间段的流量数据特征；表示归一化函数；表示第n个节点在第i个时间段对应的流量监测数据的特征表现；表示第n个节点在第i个时间段对应的流量监测数据的数据上升趋势；表示第n个节点在第i个时间段对应的流量监测数据的基线数值均值；表示第n个节点的第i个时间段对应的所有参照时间段对应的流量监测数据的特征表现和第n个节点的第i个时间段对应的流量监测数据的特征表现中的最大值；表示第n个节点的第i个时间段对应的第r个参照时间段对应的流量监测数据的特征表现；m为预设的大于1的整数值；表示取绝对值；所述基于各节点在不同时间段的流量数据特征，结合管道泄漏时节点之间的相互影响特征，计算各节点在不同时间段时的流量异常概率，包括：按照节点所在位置距离管道起始端的距离对各节点进行编号；分别对每一节点的各时间段按照时序顺序编号；构建直角坐标系；其中，所述坐标系的横轴表示节点编号，节点编号的增大方向为横轴正向，所述坐标系的纵轴表示时间段编号，时间段编号增大的方向为纵轴正向；以节点编号为数据点的横坐标，时间段的编号为数据点的纵坐标，在所述坐标系中绘制出每一节点的每一时间段所对应的数据点；计算出每一数据点的异常系数，并筛选出所述坐标系中的所有数据点中的异常点；其中，所述异常点指的是异常系数大于第一预设阈值的数据点；所述异常系数的计算公式如下： ；其中，表示所述坐标中对应第n个节点的第i个时间段的数据点的异常系数；表示第n个节点的第i个时间段的流量数据特征；表示第n个节点的第个时间段的流量数据特征；表示归一化函数；基于管道泄漏时节点之间的相互影响特征，计算出每一异常点的流量异常概率，根据当前异常点对应的节点的编号和时间段的编号，确定当前异常点所对应的节点和时间段，以当前异常点的流量异常概率作为当前异常点所对应的节点在相应时间段时的流量异常概率；所述基于管道泄漏时节点之间的相互影响特征，计算出每一异常点的流量异常概率，包括：在所述坐标系中，针对待计算流量异常概率的当前异常点，分别沿当前异常点的左侧方向和右侧方向对每一节点对应的数据点进行遍历，分别筛选出位于当前异常点左侧的包含异常点且连续的节点，以及位于当前异常点右侧的包含异常点且连续的节点，作为响应节点；按照从每一响应节点对应的所有数据点中选取一个异常点，然后将选取的所有响应节点对应的异常点与当前异常点进行组合的方式，获取所有可能且不重复的异常点组合；针对每一异常点组合，在所述坐标系中，沿横轴的一个方向将其中的异常点依次连接，形成一条曲线，将每一异常点组合所对应的曲线作为当前异常点对应的一条响应曲线，在绘制完所有异常点组合所对应的曲线后，得到当前异常点对应的多条响应曲线；对所有的响应曲线进行筛选，筛选方式为：以当前异常点为中心，分别沿当前异常点的左侧方向和右侧方向对当前响应曲线中的异常点进行遍历，若遍历到的位于当前异常点左侧方向的每一异常点沿横轴负方向的斜率均为负且遍历到的位于当前异常点右侧方向的每一异常点沿横轴正方向的斜率均为负，则确定当前响应曲线为当前异常点对应的异常曲线；计算出每一异常曲线的泄漏响应能力；基于各异常曲线的泄漏响应能力，计算出当前异常点的流量异常概率；其中，若当前异常点没有对应的异常曲线，则将当前异常点的流量异常概率赋值为0；所述泄漏响应能力的计算公式为： ；其中，表示第个异常点对应的第x条异常曲线的泄漏响应能力；表示第个异常点对应的第x条异常曲线位于第个异常点左侧部分的曲线上的数据点的斜率均值；表示第个异常点对应的第x条异常曲线位于第个异常点右侧部分的曲线上的数据点的斜率均值；表示第个异常点对应的第x条异常曲线中的异常点数量；表示取绝对值；所述基于各异常曲线的泄漏响应能力，计算出当前异常点的流量异常概率，包括：根据各异常曲线的泄漏响应能力，筛选出泄漏响应能力最大的异常曲线；通过以下公式计算出当前异常点的流量异常概率： ；其中，表示第个异常点的流量异常概率；表示以自然数e为底的指数函数；表示归一化函数；表示第个异常点对应的异常曲线的泄漏响应能力的最大值；表示第个异常点对应的泄漏响应能力最大的异常曲线中所有数据点对应的流量数据特征的极差。

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