Oil pipeline leak diagnosis using wavelet transform and statistical features with artificial neural network application
Abstract:
Oil pipeline leakages, if not properly treated, can result in huge losses. The first step in tackling these leakages is to diagnose their location. This paper employs a data-driven Fault Detection and Isolation (FDI) system not only to detect the occurrence and location of a leakage fault, but also to estimate its severity (size) with extreme accuracy. In the present study, the Golkhari-Binak pipeline, located in southern Iran, is modeled in the OLGA software. The data used to train the data-driven FDI system is acquired by this model. Different leakage scenarios are applied to the pipeline model; then, the corresponding inlet pressure and outlet flow rates are recorded as the training data. The time-domain data are transformed into the wavelet domain; then, the statistical features of the data are extracted from both the wavelet and the time domains. Each of these features are then fed into a Multi-Layer Perceptron Neural Network (MLPNN) which functions as the FDI system. The results show that the system with the wavelet-based statistical features outperforms that of the time-domain based features. The proposed FDI system is also able to diagnose the leakage location and severity with a low False Alarm Rate (FAR) and a high Correct Classification Rate (CCR).
Language:
Persian
Published:
Modares Mechanical Engineering, Volume:16 Issue: 9, 2016
Pages:
107 to 112
magiran.com/p1604430  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!