Магистральдық құбырлардың жарылуын жасанды интеллект арқылы анықтау

Кіріспе

Магистральдық құбырдың жарылуы — бұл экономикалық, экологиялық және әлеуметтік зардаптарға әкелетін төтенше жағдай.
Классикалық бақылау әдістері әрқашан ақауды ерте кезеңде анықтай бермейді. Жасанды интеллект (ЖИ) пен IoT технологияларына негізделген сенсорлық жүйелерді қолдану ағып кету мен зақымдануды нақты уақытта анықтауға мүмкіндік береді.

1. Деректер жинау жабдықтары

1.1 Қысым датчиктері
Құбырдағы қысымның уақыт бойынша өзгерісін өлшейді:
P(t) = P₀ − ΔP(t)
мұндағы P₀ — қалыпты қысым, ΔP(t) — қысым ауытқуы.

1.2 Акустикалық сенсорлар
Жарықшақ немесе ағып кету кезінде пайда болатын дыбыстарды тіркейді.
Талдау үшін Фурье түрлендіруі қолданылады:
F(ω) = ∫ x(t)·e^(−j·ω·t) dt
мұндағы x(t) — бастапқы сигнал.

1.3 Ағын датчиктері
Кіріс пен шығыс арасындағы айырмашылықты есептейді:
Q_loss = Q_input − Q_output

1.4 Температура мен ылғалдылық датчиктері
Құбыр үстіндегі топырақтағы аномалияларды анықтайды.

1.5 Инфрақызыл камералар мен дрондар
Қашықтан бақылау үшін қолданылады.

2. Математикалық модель

Құбырдағы қысымның таралуын сипаттау үшін толқын теңдеуі пайдаланылады:
∂²P/∂t² = c²·∂²P/∂x² − α·∂P/∂t
мұндағы
P — қысым,
c — толқын таралу жылдамдығы,
α — бәсеңдеу коэффициенті.

Аномалия қысым, ағын немесе жиілік сипаттамалары рұқсат етілген шектен асқанда тіркеледі.

3. Жасанды интеллект модельдері

3.1 Машиналық оқыту әдістері

• Random Forest — «қалыпты» / «апат» күйін классификациялау.
• SVM — қысым және дыбыс деректеріндегі аномалды үлгілерді табу.

3.2 Терең оқыту әдістері

• CNN — дыбыс сигналдарының спектрограммасын талдау.
• LSTM — уақыт қатарларын болжау:
  cₜ = fₜ·cₜ₋₁ + iₜ·c̃ₜ
  hₜ = oₜ·tanh(cₜ)
  мұндағы f, i, o — «қақпа» функциялары.

3.3 Аномалияларды анықтау

• Autoencoder — қалпына келтіру қателігі жоғары болса, аномалия белгісі.
• Isolation Forest — сирек және ерекше мәндерді бөліп көрсетеді.

4. Жүйе сызбасы

markdownКопироватьРедактировать[Қысым датчиктері] ─┐
[Акустикалық сенсорлар] ─┤
[Ағын датчиктері] ───────┼──> [IoT шлюзі] ──> [ЖИ сервері]
[Температура/ылғалдылық] ─┤
[Дрондар/камералар] ──────┘

[ЖИ сервері]:
   1. Деректер жинау
   2. Алдын ала өңдеу
   3. Уақыт қатарларын талдау (LSTM, CNN)
   4. Аномалияны анықтау
   5. Дабыл жіберу

[Нәтиже]:
   → Операторға хабарлама
   → Автоматты клапанды жабу
   → SCADA жүйесіне дерек жіберу

5. IoT-пен интеграция

MQTT немесе LoRaWAN протоколдары арқылы деректерді беру тіпті әлсіз байланыс жағдайында да жүйенің жұмысын қамтамасыз етеді.
SCADA-мен біріктіру зақымдалған бөлікті автоматты түрде оқшаулауға мүмкіндік береді.

Қорытынды

ЖИ негізіндегі жүйе:

• жауап беру уақытын қысқартады;
• шығынды азайтады;
• экологиялық зиянның алдын алады.

Дереккөздер

1. Muggleton, J. M., & Brennan, M. J. (2014). Leak detection in buried plastic water pipes using acoustic methods. Applied Acoustics, 89, 214–221.
2. Zhang, J., et al. (2020). Deep learning for water leakage detection using acoustic data. Sensors, 20(3), 828.
3. Wu, Y., et al. (2018). Leakage detection using pressure transient analysis in water pipelines. Water Science and Technology, 77(2), 470–478.
4. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780.

Заңдық ескерту

Бұл материал тек ақпараттық және талқылау мақсатында берілген. Ол техникалық жоба, нұсқаулық немесе инженерлік құжаттама болып табылмайды. Мақалада келтірілген ақпаратты қолданудан туындаған салдарлар үшін автор жауап бермейді. Сипатталған технологияларды қолдану білікті мамандарды тартуды және қолданыстағы заңнаманы сақтауды талап етеді.