[发明专利]基于多波束测深声纳的气体泄露检测方法

说明书

本发明提供一种基于多波束测深声纳的气体泄露检测方法，是一套对多波束测深声纳系统在水下采回的数据进行气体目标检测的方法，包括以下步骤：步骤1：选取数据集，将数据集里的初始数据进行全局归一化处理。步骤2：将归一化后的图像数据进行去旁瓣处理。步骤3：转为扇形图。步骤4：整理数据集。步骤5：输入待检测图像，并提取候选区域。步骤6：区域归一化操作。步骤7：分类与回归。发明提供了一种自动检测识别气体泄露的方法，相比于传统图像处理方法，本方法能够适应的环境比较多样，检测的稳定性较高，目标识别的位置更为准确，适用于能够采集到比较多数据并且环境比较多变的水下气体目标检测。

技术领域

本发明涉及一种基于深度学习方法的多波束测深声纳成像数据检测方法，尤其涉及一种基于多波束测深声纳的气体泄露检测方法，属于声纳技术和图像数据处理的技术领域。

背景技术

近年海洋油气资源被大规模开发，水下油气资源的开采活动越来越频繁，但铺设于海底中的输送管道，其所处的环境十分恶劣，由于管道长时间受到海底流沙的冲蚀、管道外波流的影响，以及存在内部腐蚀的情况，这些都会对海底输送管道造成损伤，使得海底管道泄漏的风险大大增加。油气泄漏无论对环境还是经济发展都会造成十分严重的影响，而且海上油田的生产工作也会受到油气泄漏的影响。由于海底管道具有长距离铺设、使用周期时间长的特点，对其气体泄露的检测工作尤为重要。

目前实际使用的海底管道气体泄露检测研究方法有：(1)潜水员下水进行摸测；(2)对其进行物理或者化学分析等硬件方法的检测；(3)基于压力变化的检测；然而由于海底管道多布置在水深的环境下，对于软件和硬件的数据采集以及通信方面都是极其困难的。(4)波束测深声纳作为数据获取设备，对多波束测深声纳成像数据进行检测是否有气体的泄露。

可以参考的文献：

[1]杜非.基于气泡声学的水下气体泄漏检测方法研究[D].天津:天津大学博士学位论文,2016.1-3

[2]卫磊.靖惠管线泄漏检测系统的分析和优化[D].西安:西安石油大学硕士学位论文,2011.1-4

[3]丁洁.石油管线泄漏检测技术研究[D].南京:南京理工大学,2007.1-2

[4]缪成章.海底滑坡及其对海底管线的影响[D].浙江:浙江大学硕士学位论文,2007.1-3

[5]方娜,陈国明,朱红卫,孟会行.海底管道泄漏事故统计分析[J].油气储运,2014,33(1):99-102。

发明内容

本发明的目的是为了对多波束测深声纳成像数据进行是否有气体泄露的判断以及识别气体泄露位置而提供一种基于多波束测深声纳的气体泄露检测方法，是一套对多波束测深声纳系统在水下采回的数据进行深度学习处理的方法。

本发明的目的是这样实现的：步骤如下：

步骤1：将初始数据进行全局归一化处理；

步骤2：将归一化后的图像数据进行去旁瓣处理；

步骤3：转为扇形图；

步骤4：整理数据集；

步骤5：输入待检测图像，并提取候选区域；

步骤6：区域归一化操作；

步骤7：分类与回归。

本发明还包括这样一些结构特征：

1.所述步骤1中，需要对多波束测深声纳采回的数据进行归一化处理以便挑选数据集，归一化方法如下：

其中：m为波束数，n为深度方向采样点数，p(i,j)为声纳在第j个波束上的第i个采样点的数据，得到的y为全图归一化的值；