周宇鹏

（中海广东天然气有限责任公司，广东 珠海 519000)

摘 要：针对管道监测系统中存在的故障率商、诊断精度低等问題，提出了一种基于SCADA数据和深度学习技术的故障诊断与故障率降低方法。通过人机料法环分析，识别出系统拓扑结构不合理、控制系统不兼容以及电气元件严重老化3个主要问题。针对这些问题，采用PCA-IDCNN和SE-MSH-IDCNN模型进行故障诊断,并结合网络分段、协议转换和元件更换等策略优化系统性能。实验结果表明，所提出的方法显著提高了故障诊断精度，有效降低了系统故障率，为管道监测系统的可靠运行提供了有力保障。

关键词：SCADA;深度学习;管道监测;故障诊断;故障率降低

0 引言

管道监测系统在石油、天然气等能源输送领域扮演着至关重要的角色，然而，由于系统复杂性、环境因素和设备老化等原因，管道监测系统常常面临故障率高、诊断精度低等问题，严重影响了系统的可靠性和安全性。近年来，随着SCADA（数据采集与监控系统)和深度学习技术的快速发展，基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为研究热点。本研究旨在利用SCADA数据和深度学习技术，提出一种有效的管道监测系统故障诊断与故障率降低方法，以提高系统的可靠性和运行效率。

1 管道监测系统现状与问题分析

研究采用人机料法环分析方法，从人员、设备、材料、方法和环境5个方面对管道监测系统进行全面评估，最终识别出系统拓扑结构不合理、控制系统不兼容以及电气元件严重老化3个主要问题。

1.1 系统拓扑结构不合理

系统拓扑结构是管道监测系统的基础，其合理性直接影响系统的可靠性和数据传输效率。通过对现有网络拓扑结构的全面评估，研究发现以下问题。（1)通信瓶颈:现有网络拓扑结构中，部分关键节点的通信负载过高，导致数据传输延迟和丢包现象,影响系统的实时性和可靠性。

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