本发明提供一种小样本条件下管道微弱泄漏检测方法，涉及管道泄漏检测技术领域。
本发明步骤如下：步骤1：获取真实样本集，并根据真实样本集生成虚拟样本集；步骤2：对真实样本集和虚拟样本集进行组合特征提取，所述组合特征提取包括7种统计特征和1组符号化变换特征；步骤3：根据7种统计特征和1组符号化变换特征采用朴素贝叶斯方法和最小二乘支持向量机方法分别建立朴素贝叶斯网络管道小泄漏辨识模型和最小二乘支持向量机管道小泄漏辨识模型，并利用模型对管道进行小泄漏检测。
本方法从增加微弱泄漏样本数量和深度挖掘微弱泄漏样本特征两方面来构造微弱泄漏辨识模型，大大提高了管道微弱泄漏的检测准确率，保障输油管道的安全运行。

刘金海 臧东 付明芮 马艳娟 马大中 冯健 朱和贵

东北大学

110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号

本发明提供一种小样本条件下管道微弱泄漏检测方法，涉及管道泄漏检测技术领域。
本发明步骤如下：步骤1：获取真实样本集，并根据真实样本集生成虚拟样本集；步骤2：对真实样本集和虚拟样本集进行组合特征提取，所述组合特征提取包括7种统计特征和1组符号化变换特征；步骤3：根据7种统计特征和1组符号化变换特征采用朴素贝叶斯方法和最小二乘支持向量机方法分别建立朴素贝叶斯网络管道小泄漏辨识模型和最小二乘支持向量机管道小泄漏辨识模型，并利用模型对管道进行小泄漏检测。
本方法从增加微弱泄漏样本数量和深度挖掘微弱泄漏样本特征两方面来构造微弱泄漏辨识模型，大大提高了管道微弱泄漏的检测准确率，保障输油管道的安全运行。