基于形态流的石油钻井水流异常检测

摘要：

针对石油钻井水流的智能监控技术,可以实现石油钻井污染气体的自动监测,并最大限度地减少人工监测成本.针对现有特征提取方法不能描述水流形态变化过程,异常样本获取困难且不能完全列举,以及没有充分利用融合层信息的问题,提出了一种水流异常数据检测算法.首先,提出了一种新特征表示方法——形态流;然后,将经典的异常检测无监督神经网络GANomaly优化为残差结构;最后,在GANomaly的基础上增加了特征融合层,从而提升神经网络的学习能力.实验结果表明,改进后的算法检测精度达到了95％,相较GANomaly算法提升了5个百分点.所提算法能适用于不同场景下的水流异常数据检测,并能克服雾气对实验结果的影响.

关键词：视频异常事件检测、石油钻井水流异常检测、生成对抗网络、水流分割

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.4;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省教育厅科技项目18ZA0501

在线出版日期：2021-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1842-1848