书名：大数据驱动的油气管网智能安全运维理论及应用
定价：139.0
ISBN：9787030848598
作者：王闯等
版次：1
出版时间：2026-07

内容提要：

本书总结作者多年来在油气长输管网智能运维领域的研究与实践工作，主要聚焦解决当前油气长输管网智能故障诊断面临的重大挑战：数据体量大但价值密度低，信息挖掘深度和利用效率有待提升；现场监测数据来源多样、质量参差不齐，高质量标注样本相对匮乏，而智能诊断又高度依赖充足、可信的数据支撑；管网服役工况严苛且多变，多风险源耦合作用下失效模式复杂多样、演化机理尚不完全清晰等。本书按照“背景分析—问题描述—技术细节—实际验证”的逻辑主线展开，讨论单工况和多工况场景下的诊断数据类别不平衡问题，并系统论述类别不平衡所导致的诊断性能下降问题，给出多种基于机理分析的数据增强模型；针对多变工况迁移诊断中的弱监督、无监督及领域泛化等学习范式，系统阐述非完备数据集对迁移性能的影响机理，并给出相应的弱监督学习、演化领域自适应与贝叶斯迁移学习等解决方案。所述内容兼具前沿性、创新性与工程实用性，旨在构建一套面向非完备数据与多变工况油气长输管网智能运维理论与关键技术体系，为国家能源基础设施的安全高效运行提供方法支撑与工程参考。

目录：
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 概述 1
1.2 管网监测大数据形成因素与领域特性 3
1.2.1 管网大数据的形成因素 3
1.2.2 管网大数据的领域特性 3
1.3 管网故障诊断技术研究现状 4
1.3.1 基于信号处理的故障诊断技术 4
1.3.2 基于传统机器学习的故障诊断技术 6
1.3.3 基于深度学习的故障诊断技术 8
1.4 全书概况 10
参考文献 13
第2章 智能故障诊断的基础理论方法 21
2.1 概述 21
2.2 深度分类模型 22
2.2.1 一维卷积神经网络 22
2.2.2 循环神经网络及其变体 25
2.2.3 Transformer 27
2.3 深度生成模型 31
2.3.1 生成对抗网络 31
2.3.2 变分自编码器 32
2.4 领域自适应方法 33
2.4.1 同质自适应 34
2.4.2 异质自适应 38
2.5 本章小结 40
参考文献 40
第3章 基于领导？跟随机粒子群优化算法的大数据质量保障方法 47
3.1 概述 47
3.2 相关原理 49
3.2.1 PSO算法 49
3.2.2 VMD算法 51
3.3 LFPSO算法 52
3.4 实验结果与结果分析 56
3.4.1 测试函数细节 57
3.4.2 实验设置 58
3.4.3 LFPSO算法的实验结果 59
3.4.4 分析和讨论 63
3.5 基于LFPSO的VMD算法简介 69
3.6 基于LFPSO的VMD算法实验结果与分析 71
3.7 本章小结 74
参考文献 74
第4章 面向单工况不平衡场景的数据增强方法研究 78
4.1 概述 78
4.2 对比对抗网络 79
4.2.1 问题描述 79
4.2.2 研究动机与对比对抗网络结构设计 80
4.2.3 动态故障语义嵌入机制 81
4.2.4 对比对抗网络的优化目标 83
4.2.5 所提对比对抗网络的完整故障诊断流程 85
4.3 单工况数据增强实验验证与结果分析 86
4.3.1 管道数据集介绍 87
4.3.2 实验设置 88
4.3.3 生成模型性能分析 90
4.3.4 管道故障诊断实验 97
4.4 本章小结 99
参考文献 99
第5章 面向多工况不平衡场景的数据增强方法研究 102
5.1 概述 102
5.2 相关原理 103
5.3 子域对齐对抗自注意力网络 104
5.3.1 问题描述 104
5.3.2 研究动机与SA？ASN结构设计 105
5.3.3 时间关联学习机制 106
5.3.4 原型辅助的子域对齐策略 107
5.3.5 SA？ASN模型的优化目标 108
5.3.6 所提SA？ASN模型的完整故障诊断流程 108
5.4 多工况数据增强实验验证与结果分析 109
5.4.1 管道数据集介绍 110
5.4.2 实验设置 110
5.4.3 生成模型性能分析 111
5.4.4 管道故障诊断实验 117
5.5 本章小结 119
参考文献 119
第6章 基于多模态时序对比生成网络的数据增强算法 121
6.1 概述 121
6.2 基于马尔可夫链的多模态时序对比生成模型 122
6.2.1 问题描述 122
6.2.2 研究动机与TCGN模型结构设计 123
6.2.3 时序趋势一致损失 124
6.2.4 类意识对比损失 124
6.2.5 基于马尔可夫链的多模态切换策略 126
6.3 TCGN生成性能实验结果与分析 128
6.3.1 实验设置 128
6.3.2 对比算法 129
6.3.3 定性可视化分析 129
6.3.4 定量统计指标分析 131
6.4 故障诊断实验结果与分析 132
6.4.1 模型训练与实现细节 132
6.4.2 评价指标 133
6.4.3 故障诊断实验结果 133
6.5 TCGN模型性能分析 134
6.5.1 特征可视化 135
6.5.2 消融研究 135
6.6 本章小结 136
参考文献 137
第7章 面向弱监督小样本场景的跨域诊断方法研究 139
7.1 概述 139
7.2 相关原理 140
7.3 基于原型辅助的对比对抗迁移网络 142
7.3.1 问题描述 142
7.3.2 研究动机与PACA网络结构设计 142
7.3.3 对比对抗差异策略 143
7.3.4 原型伪标签学习机制 145
7.3.5 PACA模型的优化目标 147
7.3.6 所提PACA模型的完整故障诊断流程 148
7.4 弱监督迁移学习实验验证与结果分析 150
7.4.1 管道数据集介绍 150
7.4.2 实验设置 153
7.4.3 实验结果 155
7.5 本章小结 158
参考文献 159
第8章 面向无监督小样本场景的跨域诊断方法研究 161
8.1 概述 161
8.2 相关原理 162
8.2.1 流形学习 162
8.2.2 粒子群优化算法 163
8.3 演化无监督领域自适应方法 163
8.3.1 问题描述 163
8.3.2 研究动机与EUDA网络结构设计 164
8.3.3 EUDA方法的优化目标 165
8.3.4 所提EUDA方法的完整故障诊断流程 168
8.4 无监督迁移学习实验验证与结果分析 169
8.4.1 管道数据集介绍 170
8.4.2 实验设置 170
8.4.3 实验结果 171
8.5 本章小结 178
参考文献 178
第9章 面向单源域泛化场景的贝叶斯故障诊断方法研究 181
9.1 概述 181
9.2 贝叶斯神经网络原理 183
9.3 基于贝叶斯单源域领域泛化的天然气管道故障诊断模型 183
9.3.1 问题描述 183
9.3.2 基于贝叶斯推理的攻击策略 184
9.3.3 基于裕度差异的防御策略 186
9.3.4 总结 187
9.4 BSDG性能实验结果与分析 187
9.4.1 数据描述 187
9.4.2 模型构建与实验设置 188
9.4.3 对比算法 188
9.4.4 主要实验结果 189
9.4.5 性能分析 190
9.5 本章小结 191
参考文献 192
第10章 面向小样本场景的管道失效在线预警方法研究 194
10.1 概述 194
10.2 相关原理 195
10.3 基于长短时记忆网络的在线正则迁移学习模型 197
10.3.1 问题描述 197
10.3.2 研究动机与LSTM？Ri？TL网络结构设计 197
10.3.3 LSTM？Ri？TL模型的优化目标 198
10.4 基于动态阈值的失效在线预警方法 200
10.4.1 研究动机与DTFEW方法结构设计 200
10.4.2 所提预警模型的完整故障诊断流程 201
10.5 在线失效预警实验验证与结果分析 202
10.5.1 管道数据集介绍 202
10.5.2 实验设置 203
10.5.3 跨域管道运行状态预测实验结果 203
10.5.4 管道在线失效预警的实验结果 204
10.6 本章小结 209
彩图