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基于形态流的石油钻井水流异常检测
李衍志, 范勇, 高琳
计算机应用
2021, 41 (6):
1842-1848.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020091429
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。
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