خطوط لوله نقش حیاتی در حمل و نقل سیال در سراسر جهان دارند. آنها مزایای زیادی را نسبت به روش های جایگزین حمل و نقل مانند کامیون و قطار ارائه می دهند. یکی از دلایل کلیدی مورد علاقه خطوط لوله، تأثیر حداقلی آنها بر محیط زیست است، زیرا آنها در مقایسه با سایر روش های حمل و نقل آسیب قابل توجهی کمتری دارند. علاوه بر این، خطوط لوله کمتر مستعد سرقت هستند، و آنها را به گزینه ای امن تر برای انتقال مایعات تبدیل می کند. از نظر مقرون به صرفه بودن، ایمنی و قابلیت اطمینان، خطوط لوله از سایر روش های حمل و نقل بهتر عمل می کنند. کارایی آنها به ویژه هنگام جابجایی مقادیر زیاد سیال مشهود است و آنها را به انتخابی بسیار موثر و عملی برای انتقال سیالات در سراسر جهان تبدیل می کند. برای حفظ یکپارچگی خطوط لوله نفت مایع، شرکت ها از تکنیک های نظارتی مختلف و برنامه های تعمیر و نگهداری منظم استفاده می کنند. علاوه بر این، نظارت هوایی و گشت های زمینی برای شناسایی تهدیدها یا آسیب های خارجی بالقوه استفاده می شود. پیشرفتهای فناوری، نظارت بلادرنگ خطوط لوله را از طریق حسگرهایی که میتوانند تغییرات فشار یا نشتی را تشخیص دهند، فعال کرده است، و اقدامات واکنش فوری را برای جلوگیری از آلودگی محیطزیست و ضرر مالی آغاز میکند. تشخیص سریع نشت برای جلوگیری از آلودگی محیطی، ضررهای اقتصادی و خطرات احتمالی ایمنی بسیار مهم است. روش های سنتی تشخیص نشت اغلب بر حسگرهای صوتی متکی هستند. علی رغم چندین تلاش برای توسعه سیستم های تشخیص نشت، تعداد کمی می توانند به طور همزمان مکان و اندازه نشت را تشخیص دهند. در این پایان نامه یک سیستم تشخیص نشت بر اساس الگوریتمهای یادگیری ماشین پیشنهاد شده است که تجزیه و تحلیل انحرافات فشار را برای دستیابی به تشخیص دقیق و کارآمد نشت بدون استفاده از حسگرهای صوتی ترکیب میکند. این رویکرد منحصر به فرد نه تنها ایمنی را افزایش میدهد، بلکه نقش مهمی در به حداقل رساندن عواقب زیست محیطی ایفا می کند. این سیستم با اطمینان از جریان بدون نشت محصول نفتی از طریق خطوط لوله حیاتی، به حفظ یکپارچگی عملیاتی زیرساخت و محافظت در برابر خطرات احتمالی کمک می کند.
