本發(fā)明涉及管道監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種輸水管道內(nèi)流體的流型識(shí)別方法、裝置以及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、從水資源豐富的地區(qū)調(diào)往缺水區(qū)域的長(zhǎng)距離輸水工程可用于緩解缺水區(qū)域的供水壓力。但在長(zhǎng)距離輸水管道中，由于氣體滯留而產(chǎn)生的氣、水兩相流的現(xiàn)象較為常見，然而氣、水兩相流的存在，使得流體高頻壓力和水力條件變得復(fù)雜多變，會(huì)降低輸水能力，增加水傳輸?shù)膿p失，并且會(huì)引起管道振動(dòng)甚至?xí)?dǎo)致爆管事故。

2、相關(guān)技術(shù)中，監(jiān)測(cè)管道內(nèi)氣、水兩相流狀態(tài)主要采用壓力傳感器監(jiān)測(cè)的方式，基于管道內(nèi)高頻壓力波動(dòng)判斷管道內(nèi)流型，但高頻壓力信號(hào)易受到管道泄漏、閥門或水泵啟閉等水力瞬態(tài)波動(dòng)的影響，僅依靠檢測(cè)高頻壓力無(wú)法準(zhǔn)確的分析管道內(nèi)的安全情況。

3、針對(duì)上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種輸水管道內(nèi)流體的流型識(shí)別方法、裝置以及存儲(chǔ)介質(zhì)，以至少解決由于相關(guān)技術(shù)中依靠高頻壓力無(wú)法獲取管道內(nèi)流型狀態(tài)，造成的無(wú)法準(zhǔn)確分析管道內(nèi)安全的技術(shù)問題。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種輸水管道內(nèi)流體的流型識(shí)別方法，包括：獲取輸水管道內(nèi)流體的目標(biāo)管道加速度，以及所述輸水管道內(nèi)的目標(biāo)流體高頻壓力，其中，所述流體用于指示所述管道內(nèi)流動(dòng)的氣體與液體，所述高頻壓力用于指示所述輸水管道內(nèi)壓力變化的采樣頻率高于預(yù)設(shè)采集頻率時(shí)對(duì)應(yīng)的壓力信號(hào)；基于所述目標(biāo)管道加速度，得到多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率，其中，所述流體類型用于指示所述管道內(nèi)流動(dòng)的所述氣體進(jìn)入所述液體后形成的氣-水相融的類型；基于所述目標(biāo)流體高頻壓力，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第二分布概率；對(duì)所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率與對(duì)應(yīng)的第二分布概率進(jìn)行融合，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第三分布概率；基于所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第三分布概率，確定所述輸水管道內(nèi)所述流體的流型識(shí)別結(jié)果。

3、可選的，所述獲取輸水管道內(nèi)流體的目標(biāo)管道加速度，以及所述輸水管道內(nèi)的目標(biāo)流體高頻壓力，包括：獲取在時(shí)域內(nèi)所述流體的初始管道加速度，以及在所述時(shí)域內(nèi)所述輸水管道的初始流體高頻壓力；對(duì)所述初始管道加速度以及所述初始流體高頻壓力分別進(jìn)行預(yù)處理，得到所述初始管道加速度對(duì)應(yīng)的第一預(yù)處理數(shù)據(jù)，以及所述初始流體高頻壓力對(duì)應(yīng)的第二預(yù)處理數(shù)據(jù)，其中，所述預(yù)處理包括信號(hào)放大處理和/或信號(hào)濾波處理；對(duì)所述第一預(yù)處理數(shù)據(jù)以及所述第二預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到在頻域內(nèi)所述流體的所述目標(biāo)管道加速度，以及在所述頻域內(nèi)所述輸水管道的所述目標(biāo)流體高頻壓力。

4、可選的，所述基于所述目標(biāo)管道加速度，得到多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率，包括：基于所述目標(biāo)管道加速度，采用流型識(shí)別模型中的第一基本分類器，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率，其中，所述流型識(shí)別模型包括第一基本分類器、第二基本分類器、元分類器，所述流型識(shí)別模型是基于多組管道加速度以及對(duì)應(yīng)的多組流體高頻壓力，通過機(jī)器學(xué)習(xí)得到的；所述基于所述目標(biāo)流體高頻壓力，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第二分布概率，包括：基于所述目標(biāo)流體高頻壓力，采用所述第二基本分類器，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第二分布概率；所述對(duì)所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率與對(duì)應(yīng)的第二分布概率進(jìn)行融合，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第三分布概率，包括：基于所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率以及對(duì)應(yīng)的第二分布概率，采用所述元分類器，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第三分布概率。

5、可選的，在所述第一基本分類器包括第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第一卷積層、第一激活層、第一池化層以及第一全連接層的情況下，所述基于所述目標(biāo)管道加速度，采用流型識(shí)別模型中的第一基本分類器，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率，包括：將所述目標(biāo)管道加速度輸入所述第一卷積層進(jìn)行特征提取處理，得到m個(gè)第一流型特征，其中，m為大于或等于1的整數(shù)；將所述m個(gè)第一流型特征輸入所述第一激活層進(jìn)行非線性空間映射，得到m個(gè)第二流型特征；將所述m個(gè)第二流型特征輸入所述第一池化層進(jìn)行降采樣處理，得到n個(gè)第三流型特征，其中，n為小于或等于m的整數(shù)；將所述n個(gè)第三流型特征輸入所述第一全連接層，基于所述多種流體類型的流型狀態(tài)特征對(duì)所述n個(gè)第三流型特征進(jìn)行分類，得到所述多種流體類型分別對(duì)應(yīng)的第一分類結(jié)果；基于所述多種流體類型分別對(duì)應(yīng)的第一分類結(jié)果，確定所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率。

6、可選的，在所述第二基本分類器包括第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第二卷積層、第二激活層、第二池化層以及第二全連接層的情況下，所述基于所述目標(biāo)流體高頻壓力，采用所述第二基本分類器，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第二分布概率，包括：將所述目標(biāo)流體高頻壓力輸入所述第二卷積層進(jìn)行特征提取處理，得到x個(gè)第四流型特征，其中，x為大于或等于1的整數(shù)；將所述x個(gè)第四流型特征輸入所述第二激活層進(jìn)行非線性空間映射，得到x個(gè)第五流型特征；將x個(gè)第五流型特征輸入所述第二池化層進(jìn)行降采樣處理，得到y(tǒng)個(gè)第六流型特征，其中，y為小于或等于x的整數(shù)；將所述y個(gè)第六流型特征輸入所述第二全連接層，基于所述多種流體類型的流型狀態(tài)特征對(duì)所述y個(gè)第六流型特征進(jìn)行分類，得到多種流體類型分別對(duì)應(yīng)的第二分類結(jié)果；基于所述多種流體類型分別對(duì)應(yīng)的第二分類結(jié)果，確定所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第二分布概率。

7、可選的，在所述元分類器包括第三全連接層的情況下，所述基于所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率以及對(duì)應(yīng)的第二分布概率，采用所述元分類器，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第三分布概率，包括：將所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率以及對(duì)應(yīng)的第二分布概率輸入至所述第三全連接層，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第三分布概率。

8、可選的，所述基于所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第三分布概率，確定所述輸水管道內(nèi)所述流體的流型識(shí)別結(jié)果，包括：確定所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第三分布概率中的最大分布概率；將所述最大分布概率對(duì)應(yīng)的流體類型確定為所述流型識(shí)別結(jié)果。

9、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種輸水管道內(nèi)流體的流型識(shí)別方法裝置，包括：獲取模塊，用于獲取輸水管道內(nèi)流體的目標(biāo)管道加速度，以及所述輸水管道內(nèi)的目標(biāo)流體高頻壓力，其中，所述流體用于指示所述管道內(nèi)流動(dòng)的氣體與液體，所述高頻壓力用于指示所述輸水管道內(nèi)壓力變化的采樣頻率高于預(yù)設(shè)采集頻率時(shí)對(duì)應(yīng)的壓力信號(hào)；第一分布概率確定模塊，用于基于所述目標(biāo)管道加速度，得到多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率，其中，所述流體類型用于指示所述管道內(nèi)流動(dòng)的所述氣體進(jìn)入所述液體后形成的氣-水相融的類型；第二分布概率確定模塊，用于基于所述目標(biāo)流體高頻壓力，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第二分布概率；第三分布概率確定模塊，用于對(duì)所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率與對(duì)應(yīng)的第二分布概率進(jìn)行融合，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第三分布概率；流形識(shí)別結(jié)果確定模塊，用于基于所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第三分布概率，確定所述輸水管道內(nèi)所述流體的流型識(shí)別結(jié)果。

10、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)，所述非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有多條指令，所述指令適于由處理器加載并執(zhí)行任意一項(xiàng)所述的輸水管道內(nèi)流體的流型識(shí)別方法。

11、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)任意一項(xiàng)所述的輸水管道內(nèi)流體的流型識(shí)別方法的步驟。

12、在本發(fā)明實(shí)施例中，通過獲取輸水管道內(nèi)流體的目標(biāo)管道加速度，以及所述輸水管道內(nèi)的目標(biāo)流體高頻壓力，其中，所述流體用于指示所述管道內(nèi)流動(dòng)的氣體與液體，所述高頻壓力用于指示所述輸水管道內(nèi)壓力變化的采樣頻率高于預(yù)設(shè)采集頻率時(shí)對(duì)應(yīng)的壓力信號(hào)；基于所述目標(biāo)管道加速度，得到多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率，其中，所述流體類型用于指示所述管道內(nèi)流動(dòng)的所述氣體進(jìn)入所述液體后形成的氣-水相融的類型；基于所述目標(biāo)流體高頻壓力，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第二分布概率；對(duì)所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第一分布概率與對(duì)應(yīng)的第二分布概率進(jìn)行融合，得到所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第三分布概率；基于所述多種流體類型分別在所述輸水管道內(nèi)的第三分布概率，確定所述輸水管道內(nèi)所述流體的流型識(shí)別結(jié)果。達(dá)到了基于目標(biāo)管道加速度以及目標(biāo)流體高頻壓力綜合分析，獲取管道內(nèi)流型狀態(tài)的目的，從而實(shí)現(xiàn)了基于流型狀態(tài)準(zhǔn)確分析管道內(nèi)安全情況的技術(shù)效果，進(jìn)而解決了由于相關(guān)技術(shù)中依靠高頻壓力無(wú)法獲取管道內(nèi)流型狀態(tài)，造成的無(wú)法準(zhǔn)確分析管道內(nèi)安全的技術(shù)問題。