与此同时，信息技术、计算机技术和网络技术的发展已经从各个方面深刻的
影响着长距离浆体管道输送系统的生产和运营，出现了SCADA，EMS，GIS等信
息系统，为长距离浆体管道输送系统的数据采集与监视、管道腐蚀检测、管道泄
漏监测及故障诊断提供支持。但是，现有的信息系统仍然有很多的弊病和缺陷需
要改进，如系统工况多变时，信号比较复杂，单一的参数描述信号能力有限，系
统需采用多个参数构成参数向量来描述信号，但随着维数的增高，管道泄漏检测
效率大大降低；因此在保证管道泄漏检测准确率的前提下，如何从参数向量中提
取出具有最少维数的管道泄漏特征向量是关键。
本文的主要研究内容是将数据挖掘技术的基本理论及其相关算法首创性地应
用于国内长距离浆体管道输送系统的泄漏检测与识别。由于管道泄漏检测的确诊
率和可靠性很大程度上取决于对管道泄漏特征参数的选择，因此本文采用管道压
力波动信号特征参数描述管道泄漏状况。首先对泄漏、停泵、调泵、调阀等不同
操作行为引起管道各段的压力波动信号进行获取，利用信号处理技术提取平均幅
值、均方根、裕度因子等最能区别不同环境下管道压力波动情况的特征数据，并
进行数据预处理，然后基于模糊聚类的数据挖掘算法，挖掘出管道泄漏特征，定
位管道泄漏位置，建立管道泄漏诊断模型。最后利用已有的工业运行数据对模型
进行验证和评估，并获得在满足管道泄漏诊断准确率前提下最简便的特征向量模
式。
关键词：长距离浆体管道泄漏检测，模糊聚类分析，数据挖掘技术
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