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摘要：本发明公开了基于AI的油路堵漏预警方法及系统，涉及流体管道监测技术领域，所述方法包括：获取目标油路，沿路径布设监测感知网络，包括温度、应变和振动传感器；在预设采集窗口内激活监测网络，获取原始传感数据，包括原始应变信号、振动信号和关联温度系列；对原始数据进行自适应滤波去噪，获取去噪传感数据并进行温度修正，得到标准监测数据；获取油路泄漏样本，包括样本监测数据、运作时长和泄漏结果；构建神经网络模型，用样本数据进行监督训练，获取油路预警模型；输入标准监测数据和累计运作时长至预警模型，输出油路预警结果。进而达成提高监测效率与早期预警能力、提升油路可靠性的技术效果。

主权项：1.基于AI的油路堵漏预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标油路，沿目标油路的路径方向，布设监测感知网络，其中，所述监测感知网络包括温度传感器、应变传感器与振动传感器；基于预设的采集窗口，激活所述监测感知网络获取原始传感数据，其中，所述原始传感数据包括原始应变信号、原始振动信号及关联的温度系列；对所述原始传感数据进行自适应滤波去噪，获取去噪传感数据，并基于所述温度系列进行所述去噪传感数据的温度修正，获取标准监测数据；获取油路泄漏样本，所述油路泄漏样本包括样本监测数据、样本运作时长与样本泄漏结果；构建神经网络模型，并以所述油路泄漏样本为训练数据进行监督训练，获取油路预警模型；输入所述标准监测数据与目标油路累计运作时长至所述油路预警模型，输出油路预警结果，所述油路预警结果包括高危位置，预警置信度与临界时间；其中，获取油路泄漏样本，包括：解析目标油路，获取目标油路的材料特性数据；根据所述材料特性数据，交互大数据，获取同源样本数据，所述同源样本数据包括同源样本监测数据、同源样本运作时长与同源样本泄漏结果；基于目标油路预警需求，进行所述同源样本数据的泄漏重定义，更新所述同源样本泄漏结果，获取所述油路泄漏样本；其中，输出油路预警结果，之后，所述方法还包括：基于所述高危位置与所述预警置信度，进行多路径堵漏预警；根据所述临界时间，结合目标油路的运行计划，匹配获取堵漏方案与堵漏时间节点，进行前瞻堵漏维护；其中，获取目标油路，沿目标油路的路径方向，布设监测感知网络，包括：解析目标油路，获取目标油路线图；对所述目标油路线图进行自适应分段划分，获取多个监测分段；根据多个所述监测分段，以分段中点所在截面为基准面，沿目标油路布设所述温度传感器、所述应变传感器与所述振动传感器，形成所述监测感知网络；其中，沿目标油路布设所述温度传感器、所述应变传感器与所述振动传感器，还包括：基于多个所述监测分段，提取第一监测分段；以所述第一监测分段的第一分段中点所在截面为基准面，沿目标油路外壁布设夹角为90度的第一主应变传感器与第一辅应变传感器；在所述第一主应变传感器与所述第一辅应变传感器的等分点，布设第一温度传感器；根据所述第一温度传感器，对位布设第一振动传感器；遍历多个所述监测分段，布设多个所述温度传感器、多个所述应变传感器与多个所述振动传感器。

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