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文档简介
Leakdetectionofpipeline:
AnintegratedapproachofroughsettheoryandartificialbeecolonytrainedSVMFROM:ExpertSystemswithApplications39(2012)3071–3080AUTHOR:SantoshKumarMandal,FelixT.S.Chan,M.K.TiwariIMPACTFACTOR:2.203(2012)INFORMATIONBACKGROUND
Thegenerationofleakalongthepipelinecarryingcrudeoilsandliquidfuelsresultsenormousfinanciallosstotheindustryandalsoaffectsthepublichealth.Hence,theleakdetectionandlocalizationroblemhasalwaysbeenamajorconcernforthecompanies.Inspiteofthevarioustechniquesdeveloped,accuracyandtimeinvolvedinthepredictionisstillamatterofconcern.Inthispaper,anovelleakdetectionschemebasedonroughsettheoryandsupportvectormachine(SVM)isproposedtoovercometheprob-lemoffalseleakdetection.INTRODUCTIONThevariousapproachesavailableforleakdetectionisclassifiedintohardwareandsoftwarebasedmethods.Inhardwarebasedmethods,opticalfibersorspecialsensors(acousticsensor,chemicalsensor,etc.)areusedtodetectchangesinsurroundingenvironmentduetoleakage.Thesoftwarebasedtechniquesusessoftwarepackagestocontinuouslymonitorprocessvariablessuchaspressureandflowratetosignalthegenerationofpinpointleaks.TheleakdetectionproblemWhenleakoccurs,thedeviationgoesbeyondthecceptablelimit.Thisfactisutilizedinthisresearchtodetectleaksalongthepipelinetransportingcrudeoilandliquidfuelspreciselybyexaminingthevalueoffiveflowvariables,namely,inletpressure,inletflowrate,outletpressure,outletflowrate,anddifferenceofflowrates.Theexistingsoftwarebasedmethodsuseeitherflowrate(massbalancetechnique)orpressure(pressurepointanalysistechnique)todetectleaks.RoughsettheoryTheroughsettheoryisoneofthedataminingtechniquesmainlyusedforreducingdimensionalityofdataset,discoveringhiddenpatternsandgeneratingdecisionrules.RoughsettheoryRoughsettheoryObjects:U={X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8}Features:C={c1,c2,c3,c4}
Decision:D={d1}C={1,2,3}D={1,2,3,4}RoughsettheoryObjects:U={X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8}Features:C={c1,c2,c3,c4}
Decision:D={d1}C={1,2,3}D={1,2,3,4}TheleakdetectionschemeTheleakdetectionschemeTheleakdetectionschemeTheleakdetectionschemeOverviewofartificialbeecolony(ABC)algorithmIntheABCalgorithm,wholecolonyofartificialbeesisdividedintoofthreegroupsofbeesas:employedbees,onlookerbeesandscouts.InABCalgorithm,positionoffoodsourcerepresentssolutionoftheoptimizationproblemandthenectaramountoffoodsourceisdeterminedbyfitnessvalueofsolution.TheABCalgorithmbeginswiththepopulationofrandomlydistributedpositionoffoodsources.Overviewofartificialbeecolony(ABC)algorithmStartInitializeinitialpopulationofsolutions;Evaluatethefitnessvalue;Repeat Producenewsolutionsfortheemployedbyequation16; Applythegreedyselectionprocess; Producenewsolutionsfortheonlookersbeesbyquation16; Applythegreedyselectionprocess; Determinetheabandonedsolutionforthescout,ifexists, replaceitwithanewrandomlyproducesolutionbyequation17; MemorizethebestsolutionachievedsofarUntilthestoppingcriteria(maximumgeneration)EndRESULTCONCLUSIONInsummary,theadvantagesofpresentedtechniqueareas:(1)Itgivesveryhighdetectionaccuracy,(2)Itcanbeusedinboththeplaceswheremassbalanceandpressurepointanalysistechniquesareespeciallyutilized,(3)Thedetailedsimulationofpipelineisnotrequiredand(4)Itisveryusefultodetectleakagesofoldpipelineswheretheprecisegeometryandthestateoftheinternalsurfa
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