2026年6月4日晚间，我院求实导师学术沙龙于井下工具会议室如期举办。本次沙龙特邀付必伟副教授、张磊博士作专题学术报告，报告以《带压作业机主动安全控制技术研究》、《基于深度学习的天然气输送管道泄漏检测与定位技术研究》为主题，聚焦行业前沿研究方向开展深度分享与研讨，现场师生踊跃参与，交流氛围热烈浓厚。

报告中，付必伟副教授立足油气勘探开发钻井、修井作业实际，围绕井喷失控易引发重大安全事故、造成巨额经济损失乃至灾难性后果的行业痛点展开阐述。他系统梳理带压作业机设备发展历史与现场作业工艺流程，阐明主动安全控制技术在筑牢井下作业安全底线、提升装备智能化水准、降低生产投入、减轻一线操作人员作业负荷等方面的关键价值。随后，主讲人逐项详解接箍智能识别装置、带压作业安全阈值模型、多路信号传输系统、主动安全控制系统等阶段性科研成果。该系列成果对有效提升装备风险预警效能与自动化水平，助力带压作业机智能安全控制技术迭代升级，对突破国外相关装备与技术壁垒、增强国产油气装备市场核心竞争力具备重要现实意义。

报告中，张磊老师围绕天然气管道泄漏的精准检测与定位问题，构建基于实时压力、流量等时序数据的深度学习特征提取模型，利用CNN（卷积神经网络）捕捉泄漏引发的动态异常模式，实现高灵敏度检测。针对泄漏点定位需求，设计多传感器数据融合方法，结合图神经网络或注意力机制，建立管道沿线压力梯度与泄漏位置的非线性映射关系。通过仿真或实验平台模拟不同工况下的泄漏场景，生成带标签数据集，对模型进行训练与验证。形成一套端到端的深度学习方案和泄漏检测软件，提升泄漏报警准确率并缩小定位误差，为天然气管网安全运维提供技术保障。