| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 输油管道泄漏检测方法概述 | 第10-13页 |
| 1.3 复杂输油管网泄漏检测方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要的研究内容 | 第15-18页 |
| 第2章 分布式成品油管网泄漏检测系统设计 | 第18-34页 |
| 2.1 传统集中式泄漏检测系统 | 第18-20页 |
| 2.2 分布式成品油管网泄漏检测系统设计 | 第20-25页 |
| 2.2.1 系统体系结构 | 第21-22页 |
| 2.2.2 远程控制中心 | 第22-24页 |
| 2.2.3 分布式检测节点 | 第24-25页 |
| 2.3 管网状态采集方案设计 | 第25-31页 |
| 2.3.1 OPC概述 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基于OPC的管网状态采集客户端设计 | 第26-28页 |
| 2.3.3 客户端测试 | 第28-31页 |
| 2.4 成品油管网泄漏检测中的关键问题分析 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于时间序列的成品油管网工况异常检测方法研究 | 第34-56页 |
| 3.1 管网运行工况分析 | 第34-42页 |
| 3.1.1 管网拓扑结构 | 第34-36页 |
| 3.1.2 工况正常时的运输流程 | 第36-37页 |
| 3.1.3 现有的工况异常检测方法 | 第37-42页 |
| 3.2 基于时间序列模式表示的异常检测方法 | 第42-47页 |
| 3.2.1 时间序列的STE模式表示 | 第42-46页 |
| 3.2.2 基于模式密度的异常检测方法 | 第46-47页 |
| 3.3 实验仿真分析 | 第47-55页 |
| 3.3.1 算法的泛化性研究 | 第47-50页 |
| 3.3.2 针对管网压力数据的仿真结果分析 | 第50-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于深度信念网络的成品油管网泄漏检测方法研究 | 第56-84页 |
| 4.1 管网工况异常分析 | 第56-61页 |
| 4.1.1 泄漏事故造成的异常 | 第56-57页 |
| 4.1.2 设备调整造成的异常 | 第57-59页 |
| 4.1.3 其他因素造成的异常 | 第59-60页 |
| 4.1.4 管网工况异常分类 | 第60-61页 |
| 4.2 深度信念网络 | 第61-67页 |
| 4.2.1 受限玻尔兹曼机(RBM) | 第63-64页 |
| 4.2.2 前向堆叠学习 | 第64-66页 |
| 4.2.3 后向微调学习 | 第66-67页 |
| 4.3 基于深度信念网络的成品油管网泄漏检测方法研究 | 第67-83页 |
| 4.3.1 深度信念网络分类器模型 | 第67-74页 |
| 4.3.2 管网泄漏检测仿真分析 | 第74-83页 |
| 4.4 本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 攻读硕士期间科研情况 | 第92页 |
