パイプラインは陸上の石油・ガス輸送において最も経済的かつ効率的な方法ですが、漏洩事故の多発はパイプラインの安全で安定した運行に深刻な脅威をもたらしています。漏洩情報の取得および処理方法の違いに基づき、ハードウェアとソフトウェアの2種類の監視技術に関する研究進展を整理しました。ハードウェア面では、人工巡回、分布型光ファイバー、赤外線サーモグラフィー、漏れ磁気検出、地中レーダー、音響放射センサーなどの原理と応用効果を比較分析し、微小漏洩位置特定における分布型光ファイバー法の優位性を指摘しつつ、高コストや保守の難しさも存在します。ソフトウェア面では、信号処理、メカニズムモデル、機械学習の三つの大きな方向から議論を展開し、データ融合と知能的アルゴリズムの画期的な進展を明らかにしました。研究により、従来手法は線形仮定誤差に制限される一方で、ディープラーニングモデルは複雑な作業環境下で漏洩識別精度が92.5%に達することが判明しました。最後に、将来の技術発展は多様な技術融合、知能的アルゴリズム体系の深化適用、および自律的知能監視システムの開発に注力すべきことを提案しました。

陸上石油・ガスパイプライン;漏洩監視;リアルタイムモデル;機械学習;多手法融合