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[1]徐磊　侯磊　李雨　朱振宇　雷婷.机器学习在油气管道的应用研究进展及展望[J].油气储运,2021,40(02):1-8.5.
　XU Lei,HOU Lei,LI Yu,et al.Research progress and prospect of application of machine learning inoil and gas pipeline[J].Oil & Gas Storage and Transportation,2021,40(02):1-8.5.
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机器学习在油气管道的应用研究进展及展望

《油气储运》[ISSN:1000-8241/CN:13-1093/TE] 卷: 40 期数: 2021年02 页码: 1-8.5 栏目: 出版日期: 2021-02-25
Title:

Research progress and prospect of application of machine learning in
oil and gas pipeline

作者:

徐磊　侯磊　李雨　朱振宇　雷婷

Author(s):

XU Lei;  HOU Lei;  LI Yu;  ZHU Zhenyu;  LEI Ting

关键词:

机器学习; 人工智能; 预测模型; 决策支持; 油气管道系统

Keywords:

machine learning;  AI;  prediction model;  decision support;  oil and gas pipeline system

分类号:
TE832
文献标志码:
A
摘要:

机器学习作为实现人工智能的主要手段，通过探索数据规律、建立预测模型来指导决策支持。
在目前油气管道系统设备繁多、结构复杂、技术庞杂等背景下，引入机器学习是为了采用人工智能技
术解决单纯依靠数学模型难以应对的问题，代替人工从事一些枯燥繁琐、危险程度较高的工作。结
合油气管道系统各生产环节，重点综述深度学习、强化学习及迁移学习3 类机器学习方法的应用，包
括油气管道泄漏、多相流型识别、设备故障诊断及储罐目标检测等应用场景，构建了人工智能技术在
油气管道系统的应用框架，指出深度学习、强化学习及迁移学习在该领域拥有较强的应用前景。最
后，对机器学习在油气管道领域的应用进行了展望，以期为油气管道系统的智能化研究与发展提供
参考。

相似文献/References:

[1]张海峰,蔡永军,李柏松,等.智慧管道站场设备状态监测关键技术[J].油气储运,2018,37(8):841.[doi:10.6047/j.issn.1000-8241.2018.08.001]
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[4]徐磊,侯磊,李雨,等.机器学习在油气管道的应用研究进展及展望[J].油气储运,2021,40(02):138.[doi:10.6047/j.issn.1000-8241.2021.02.003]
　XU Lei,HOU Lei,LI Yu,et al.Research progress and prospect of application of machine learning in oil and gas pipeline[J].Oil & Gas Storage and Transportation,2021,40(02):138.[doi:10.6047/j.issn.1000-8241.2021.02.003]

更新日期/Last Update: 2021-01-20