基于SVM的天然气管道泄漏次声波检测技术研究

为了有效的对天然气管道泄漏进行及时识别,根据管道泄漏信号特征,本文采用了次声波检测技术进行长距离输气管道泄漏检测。结合支持向量机(SVM)人工智能识别理论,提出了基于次声波-SVM的管道泄漏智能识别方法。应用该智能识别方法对实际天然气管道泄漏进行检测实验研究,同时对影响SVM识别准确度的三类核函数进行了对比分析。实验结果表明:基于次声波-SVM(RBF核函数)的检测模型识别准确率最高,且该方法可以有效满足长输管道的泄漏检测。