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摘要：本申请涉及智能化故障检测领域，具体涉及一种连续油管故障检测装置及方法。其采用基于深度学习的人工智能技术对油管上各个关键监测点的压力数据进行对比分析，通过计算各个关键监测点相对于其他关键监测点之间的压力差异，以获取各个关键监测点的压力差异分布特征，进而基于各个关键监测点的压力差异分布特征相对于全局监测点压力分布特征的匹配响应程度，识别出潜在的泄漏点。这样，可以有效克服传统检测方法的局限性，提高油管检测效率和准确性，实现对于油管泄漏点的精准定位，从而确保连续油管的安全运行。
主权项：1.一种连续油管故障检测方法，其特征在于，包括：获取由部署于连续油管的各个关键监测点的压力传感器采集的压力数据以得到压力数据的队列；计算所述各个关键监测点之间的压力分布差异以得到压力差异分布序列的集合；对所述压力差异分布序列的集合中的各个压力差异分布序列分别进行差异分布特征提取以得到监测点压力差异分布特征向量的集合；分别计算所述监测点压力差异分布特征向量的集合中的各个监测点压力差异分布特征向量相对于所述监测点压力差异分布特征向量的集合的特征响应，以得到查询响应自适应匹配结果表示矩阵的集合；基于所述查询响应自适应匹配结果表示矩阵的集合，生成各个关键监测点的泄漏检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 克拉玛依宏兴石油工程技术服务股份有限公司 连续油管故障检测装置及方法
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