使用AI进行流体泄漏检测

描述

工业管道中的流体泄漏会对环境和人类健康产生严重且具有潜在破坏性的影响。

流体泄漏的最重要影响之一是可能污染土壤和水源。许多工业流体，如石油和化合物，都是有毒的，会对它们接触到的生态系统产生破坏性影响。例如，石油泄漏会污染土壤和水，导致依赖这些资源的动植物死亡。这种泄漏的清理过程也可能既昂贵又耗时，会对受影响地区造成长期影响。

除了环境影响外，流体泄漏还会对人类造成严重的健康风险。某些工业流体（例如化学品和气体）在吸入或摄入时可能有害。即使少量的这些物质也会导致严重的健康问题，包括呼吸系统问题、皮肤刺激，甚至癌症。

流体泄漏还会对管道本身造成损坏，从而导致使用它们的工业设施进行昂贵的维修和停机。在某些情况下，泄漏甚至会导致爆炸或火灾，这可能会造成进一步的破坏并使工人和附近社区处于危险之中。

总的来说，工业管道中的流体泄漏是一个严重的问题，具有深远的影响。工业设施必须采取措施防止泄漏并妥善维护管道，以最大程度地减少对环境和人类健康造成危害的可能性。这可以包括定期检查和维护，以及实施安全规程和培训工人如何处理潜在泄漏。通过主动解决这个问题，我们可以帮助保护我们的星球并确保我们社区的安全。

作为工业管道中流体泄漏问题的建议解决方案，我们建议使用人工智能 (AI) 和机器学习。通过这种方法，流量传感器数据用于使用机器学习算法检测管道中的泄漏，机器学习算法分析流量的变化并识别可能指示泄漏的正常模式的偏差。这种人工智能威廉希尔官方网站 有可能显着提高我们检测和响应工业管道中流体泄漏的能力，有助于防止未检测到的泄漏造成损害。此外，机器学习的使用允许这些系统随着时间的推移而改进，在检测泄漏方面变得更加准确和可靠。通过利用这些威廉希尔官方网站 ，我们可以更有效地保护环境和人类健康，

硬件要求

• 种子 Wio 终端
• 水流传感器

软件要求

• 边缘脉冲
• 开发环境

硬件设置

本项目使用的开发板为Seeed Wio Terminal 。我们之所以在这个项目中使用这个开发板，是因为它是一个完整的系统，配备了屏幕+开发板+输入/输出接口+外壳。

 

我们使用了 DFRobot水流传感器来检测水流状态。

 

它通过使用磁性转子和霍尔效应传感器测量流过它的液体的速率。当液体流过传感器时，磁性转子会旋转，旋转速度会随着流速的变化而变化。然后霍尔效应传感器将输出一个脉宽信号。

 

这是流程设置，非常简单。两根管道连接到流量传感器的入口和出口。我们将收集数据

• 没有流量的时候
• 有流量的时候
• 有泄漏时

 

软件设置

要为 Edge Impulse 设置 Seeed Wio 终端，您可以按照本指南进行操作。但我们正在使用另一种方法来收集数据。在我们的方法中，数据以 CSV 文件的形式收集并上传到 Edge Impulse。然后我们照常进行 TinyML 模型生成。

1. 数据收集

我们有输出 PWM 信号的水流传感器。因此，我们没有从传感器收集模拟值，而是使用方程式计算流量，并将其收集为时间序列数据。我们收集了无流量、正常流量和泄漏的流量，这些流量似乎可以通过模型区分。

要为您的项目收集数据，请执行以下步骤：

• 将DataCollection.ino上传到 Wio 终端。
• 将 Wio 终端插入计算机。
• 在计算机中运行SerialDataCollection.py 。
• 按下按钮 C 开始录音。
• 当您有足够的数据时，再次按下按钮 C 停止记录。
• 停止录制后，它会在您的计算机上生成一个 CSV 文件。根据流态命名。
• 使用“数据采集”选项卡将 CSV 文件上传到 EdgeImpulse 。

 

上传 CSV 文件后，我们将整个数据分成 6s 长度的样本。

 

 

 

然后我们将整个数据集拆分为训练和测试数据集。现在我们有了一个干净的数据集来开始模型训练。

2. 冲动设计

脉冲是一种机器学习管道，它获取原始数据，进行信号处理以提取特征，然后使用学习块对新数据进行分类。

 

这里我们使用时间序列数据作为输入块。我们使用原始数据作为处理块。由于我们必须将液体流分类为不同的状态，因此我们使用分类作为学习模块。现在我们有一个脉冲，它将流量作为输入并将流量分为三类之一。

现在移至“原始数据”选项卡。我们可以更改比例轴等参数，但我们保持原样并继续生成特征。

 

 

特征分离得很好，类之间没有重叠，这表明我们有一个很好的模型生成数据集。那么，让我们继续训练模型。

3. 模型训练与测试

转到分类器选项卡。这里我们有3个参数要修改。首先，保持设置不变并训练模型一次。在我们的例子中，它输出了一个训练准确率为 30% 的模型。所以我们多次调整参数，直到达到令人满意的训练精度。这些是我们的神经网络设置。

 

在以 0.002 的学习率对模型进行 70 个周期的训练后，我们得到了一个训练精度为 100% 且损失为 0.12 的输出模型。

 

现在我们有了一个运行良好的模型。让我们用一些以前看不见的数据来测试它的性能。导航到Model Testing和Classify All 。这是结果。

 

惊人的！我们得到了 100% 的测试准确率。因此我们的模型已准备好部署。

4.部署

在“部署”选项卡中，构建一个Arduino 库。如果愿意，您可以使用 EON Compiler 启用优化，但这完全是可选的。

 

构建将输出一个包含模型和一些示例的 zip 文件。使用Sketch > Include Library > Add.ZIP library将库添加到Adruino IDE

 

修改位于File > Examples > Your Project Name > static_buffer > static_buffer.ino 的 static_buffer.ino以进行动态推理。

 

最终输出

部署后，现在我们有一个由 Wio 终端、流量传感器和 AI 模型组成的系统，可以检测管道中可能存在的泄漏。三种输出模式如下所示。