基于人工智能的能源运输安全：利用智能传感系统的管道径向威胁估计

人工智能技术的应用极大地增强并巩固了能源管道的安全性，特别是在防范外部威胁方面。主流方法涉及集成智能传感器以检测外部振动，从而识别事件类型和位置，进而取代人工检测方法。然而，实际应用暴露了当前方法的一个局限性——其准确识别外部信号空间维度的能力受限，这导致威胁事件的认证变得复杂。我们的研究致力于通过利用深度学习技术实现更细粒度的识别和定位过程来克服上述问题。这一改进对于有效识别对管道的真实威胁至关重要，从而提升能源运输的安全性。本文提出了一种基于分布式光纤传感技术的能源管道径向威胁估计方法。具体而言，我们引入了一种连续的多视角和多域特征融合方法来提取综合信号特征，并构建了威胁估计与识别网络。优化了收集的声信号数据的利用，并阐明了其底层原理。此外，我们通过预训练模型引入了迁移学习的概念，提高了识别准确率和训练效率。从真实场景中收集的经验证据突显了我们方法的有效性，特别是在大幅减少误报和显著提高识别准确率方面。更一般地，我们的方法展现出多功能性，可推广到更广泛的识别任务和场景中。