石油管道智能监测系统培训课程
培训课程：石油管道智能监测系统开发与故障诊断
培训对象
石油管道工程师、SCADA系统开发人员、油气储运技术人员、工业物联网应用开发人员。
培训目标
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理解石油管道的输送工艺与常见故障类型（泄漏、堵塞、盗油、腐蚀）。
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掌握管道监测系统的架构（传感器、数据采集、通信、监控中心）与关键设备选型。
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能够独立开发基于实时数据与AI的管道泄漏检测与定位算法。
培训内容介绍
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石油管道输送概述：石油管道输送的特点（连续、高压、大运量）；管道的分类（原油管道、成品油管道、天然气管道）；管道系统的组成（站场、阀室、管线）；管道运行参数（压力、流量、温度、密度）。
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管道常见故障与监测需求：泄漏故障（小孔泄漏、破裂、焊缝开裂）；堵塞故障（结蜡、水合物、杂质沉积）；盗油事件（打孔盗油）；腐蚀故障（内腐蚀、外腐蚀）；监测系统的功能需求（实时监控、泄漏报警、定位、诊断）。
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管道监测传感器：压力变送器（监测压力瞬变）；流量计（超声波、电磁、涡轮）；温度传感器；密度计；光纤传感技术（分布式温度传感DTS、分布式声波传感DAS、振动传感）；泄漏检测电缆。
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数据采集与传输：RTU（远程终端单元）的功能；PLC在站场的应用；SCADA系统的架构；通信方式（光纤、4G/5G、卫星）；数据传输协议（Modbus、IEC 104、OPC UA）；数据的预处理与存储。
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基于模型的泄漏检测：质量/流量平衡法（瞬态平衡、累计平衡）；压力点分析法（PPA）；负压波法的原理（泄漏产生的负压波传播）；负压波传播速度的计算；基于上下游压力传感器的泄漏定位。
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基于信号处理的泄漏检测：压力信号的去噪（小波变换、卡尔曼滤波）；压力信号的突变检测（CUSUM算法）；流量信号的异常检测；特征提取（时域、频域）。
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基于AI的泄漏检测：机器学习方法（支持向量机SVM、随机森林）；深度学习方法（卷积神经网络CNN、长短期记忆网络LSTM）；输入特征（压力、流量、温度的时间序列）；泄漏分类（泄漏/正常）与泄漏程度评估。
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泄漏定位算法：基于负压波的时间差定位；基于流量差分的定位；基于压力梯度法的定位；基于模型优化的定位（瞬态模型拟合）；定位精度的评估。
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堵塞检测与结蜡监测：管道压降的增加作为堵塞指标；基于热力模型的结蜡层厚度估算；清管器的跟踪与监测；减阻剂效果评估。
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盗油事件监测：盗油的特征（瞬间压降、流量变化、异常振动）；光纤振动传感对盗挖行为的监测；视频监控的智能分析（行为识别）；多源数据融合（压力+流量+振动+视频）。
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管道腐蚀监测：超声波测厚技术；挂片失重法；电阻探针；电感探针；电化学噪声；腐蚀速率计算；剩余寿命预测。
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综合实战项目：基于模拟管道数据或开源数据集（如BattlePipe）的智能泄漏检测系统开发，包含数据预处理、负压波检测算法实现、AI泄漏分类模型训练、泄漏定位算法开发、可视化监控界面设计。
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