GPLA-12

GPLA-12 是一个新的天然气管道声学泄漏数据集，涉及 12 个类别，超过 684 个训练/测试声学信号。在具有外部人工泄漏的完整燃气管道系统的基础上收集声泄漏信号，然后通过结构化剪裁进行预处理，将其转化为GPLA-12。 GPLA-12 致力于作为时间序列任务和分类的特征学习数据集。

GPLA-12 is a novel acoustic leakage dataset for natural gas pipelines, covering 12 categories and containing over 684 training and testing acoustic signals. Acoustic leakage signals were collected from a full-scale natural gas pipeline system with artificial external leaks, then preprocessed via structured clipping to form the GPLA-12 dataset. GPLA-12 is designed to serve as a feature learning dataset for time series tasks and classification tasks.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

GPLA-12是一个专注于天然气管道声学泄漏检测的数据集，包含12个类别和超过684个声学信号，适用于时间序列分析和分类任务。数据集通过在实际管道系统上收集泄漏信号并进行预处理，旨在支持特征学习研究，由重庆科技大学于2021年发布。