A Combined Semi-Supervised Deep Learning Method for Oil Leak Detection in Pipelines Using IIoT at the Edge

Pipelines are integral components for storing and transporting liquid and gaseous petroleum products. Despite being durable structures, ruptures can still occur, resulting not only in financial losses and energy waste but, most importantly, in immeasurable environmental disasters and possibly in hum...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Sensors (Basel, Switzerland) Ročník 22; číslo 11; s. 4105
Hlavní autoři:	Spandonidis, Christos, Theodoropoulos, Panayiotis, Giannopoulos, Fotis
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Switzerland MDPI AG 28.05.2022 MDPI
Témata:	CNN classifier deep learning edge computing leakage detection LSTM autoencoders Neural networks oil pipeline Pipelines Sensors Signal processing LSTM autoencoders oil pipeline deep learning CNN classifier leakage detection edge computing
ISSN:	1424-8220, 1424-8220
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!