技術特征：

1.一種基于神經算法的打孔盜油支管數據識別系統，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的基于神經算法的打孔盜油支管數據識別系統，其特征在于，所述采集單元根據所述傳感器數據判斷是否開啟持續監測模式時，包括：

3.根據權利要求2所述的基于神經算法的打孔盜油支管數據識別系統，其特征在于，當所述采集單元判定不開啟所述持續監測模式，采用高斯混合分布平滑信號時，包括：

4.根據權利要求1所述的基于神經算法的打孔盜油支管數據識別系統，其特征在于，所述處理單元將所述振動超出值與磁場梯度下降值輸入預設模糊算法，根據輸出結果獲得所述持續監測模式的持續監測時長時，包括：

5.根據權利要求1所述的基于神經算法的打孔盜油支管數據識別系統，其特征在于，所述判斷單元將所述當前特征集與歷史預警數據組進行比對，并結合神經網絡模型確定預警等級時，包括：

6.根據權利要求5所述的基于神經算法的打孔盜油支管數據識別系統，其特征在于，所述判斷單元根據相似度大于相似度閾值的歷史特征集對應的歷史預警等級確定所述預警等級時，包括：

7.根據權利要求5所述的基于神經算法的打孔盜油支管數據識別系統，其特征在于，所述判斷單元根據所述歷史預警數據組建立所述神經網絡模型，將所述當前特征集輸入所述神經網絡模型，獲得所述預警等級時，包括：

8.根據權利要求7所述的基于神經算法的打孔盜油支管數據識別系統，其特征在于，所述調整單元根據所述數據拐點判斷是否對所述預警等級進行調整時，包括：

9.根據權利要求8所述的基于神經算法的打孔盜油支管數據識別系統，其特征在于，所述調整單元判定對所述預警等級進行調整時，包括：

10.一種基于神經算法的打孔盜油支管數據識別方法，應用于如權利要求1-9任一項所述的基于神經算法的打孔盜油支管數據識別系統，其特征在于，包括：

技術總結
本發明涉及管道監測技術領域，公開了一種基于神經算法的打孔盜油支管數據識別系統和方法，該系統包括：采集單元采集待監測區域內傳感器數據，判斷是否開啟持續監測模式；當判定開啟持續監測模式時，處理單元根據獲得振動超出值以及磁場梯度下降值，輸入預設模糊算法獲得持續監測時長；判斷單元持續記錄持續監測時長內的傳感器數據，建立傳感器數據集，建立當前特征集與歷史預警數據組進行比對，并結合神經網絡模型確定預警等級；調整單元建立振動數據坐標系與磁場梯度數據坐標系獲取坐標系中的數據拐點，判斷是否對預警等級進行調整；存儲單元對當前特征集與預警等級進行存儲。本申請提高了異常檢測的準確性，避免了靜態閾值和外部干擾的限制。

技術研發人員：趙云峰,李睿,富寬,鄭健峰
受保護的技術使用者：國家管網集團北方管道有限責任公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28