【正文】 集泄漏檢測(cè)技術(shù)受到了人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注，并逐漸發(fā)展為檢測(cè)技術(shù)的主流和趨勢(shì)。 實(shí)驗(yàn)研究表明，基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的管道運(yùn)行狀況分類器能夠較為迅速準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)出管道運(yùn)行狀況，檢測(cè)管道是否發(fā)生泄漏，并且有較強(qiáng)的抗環(huán)境噪聲干擾的能力。 Ⅲ .基于聲波信號(hào)的方法：發(fā)生泄漏時(shí)，由于管道內(nèi)外的壓力差，流體經(jīng)過(guò)漏點(diǎn)時(shí)會(huì)形成渦流，加上流體和管壁以及周圍環(huán)境的摩擦都會(huì)產(chǎn)生泄漏聲波?；谛盘?hào)處理的方法主要包括：基于流量信號(hào)的流量平衡法；基于壓力信號(hào)的壓力梯度法、壓力點(diǎn)法、統(tǒng)計(jì)分析法和負(fù)壓波法；基于聲波的方法。 Ⅰ .不包含故障的模型方法：不包含故障的模型方法的基本思路是建立不包含故障的管道動(dòng)態(tài)模型并設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測(cè)器，當(dāng)泄漏發(fā)生時(shí)，狀態(tài)值和實(shí)際值之間會(huì)產(chǎn)生偏差，根據(jù)偏差進(jìn)行泄漏檢 測(cè)。管內(nèi)探測(cè)球 (PIG)[4]是一種基于漏磁技術(shù)或超聲波技術(shù)、可在管道內(nèi)隨介質(zhì)漂流的探測(cè)工具。大致分類如下： 根據(jù)檢測(cè)對(duì)象分類 [1] 根據(jù)檢測(cè)對(duì)象的不同可分為管道外部環(huán)境檢測(cè)、檢測(cè)管壁狀況和檢測(cè)內(nèi)部流體狀態(tài)的方法。 我國(guó)有大部分油氣管道的運(yùn)行時(shí)間已超過(guò)二十年，管道強(qiáng)度和涂層完整性都已進(jìn)入危險(xiǎn)期，整個(gè)油田管網(wǎng)已進(jìn)入事故高發(fā)期，據(jù)統(tǒng)計(jì) ，我國(guó)油田管道穿孔率為 次 /(km?a)左右。 管道泄漏檢測(cè)研究研究?jī)?nèi)容 本文介紹了基于管道泄漏檢測(cè)對(duì)象分類的的檢測(cè)方法分類及其主要內(nèi)容，并著重介紹了基于負(fù)壓波的管道泄漏檢測(cè)技術(shù)的原理和負(fù)壓波泄漏檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法。噪聲和干擾信號(hào)的幅度甚至可以講泄漏引發(fā)的有用信號(hào)淹沒。所以，加強(qiáng)管道泄漏檢測(cè)和定位技術(shù)的研究和應(yīng)用，提高管道輸送管理水平，減少經(jīng)濟(jì)損失和環(huán)境污染，具有重要的現(xiàn)西安石油大學(xué) 本科 畢業(yè)設(shè)計(jì) （論文） 2 實(shí)意義。近年來(lái)，已有很多西方大國(guó)為了能源而不惜大打出手，向很多擁有大能源的小國(guó)發(fā)起能源侵略戰(zhàn)爭(zhēng)，相反的有些東方大國(guó)卻是和和這些用于大量能源的小國(guó)建立能源合作關(guān)系，從而滿足自身的能源需求。在實(shí)際工業(yè)管道的運(yùn)行中存在大量復(fù)雜的問題，如工況的正常調(diào)節(jié)、輸送介質(zhì)形態(tài)隨溫降的連續(xù)變化等都是實(shí)驗(yàn)室中研究難以完全涵蓋的。 西安石油大學(xué) 本科 畢業(yè)設(shè)計(jì) （論文） 3 (4)分布式光纖傳感器應(yīng)用于管 道檢測(cè)。在石油、天然氣等流體運(yùn)輸中有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。雖然采取了加大巡查力度，重獎(jiǎng)舉報(bào)考或發(fā)現(xiàn)泄漏及時(shí)封堵等措施，但收效甚微。 (2)油 (氣 )敏線纜：分布式碳?xì)浠衔飩鞲衅麟娎| (hydrocarbon distributed sensor cable)，該電纜對(duì)油 (氣 )十分敏感，通過(guò)沿管道的外壁鋪設(shè)該種線纜來(lái)進(jìn)行泄漏檢測(cè)和定位。當(dāng) 金屬管壁發(fā)生腐蝕甚至破裂時(shí)， N、 S 兩極之間的磁場(chǎng)會(huì)發(fā)生變化，這種變化能被中間的傳感器檢測(cè)到。該方法由于設(shè)計(jì)的濾波器太多，計(jì)算復(fù)雜，不適合實(shí)際應(yīng)用。 對(duì)液體管道來(lái)說(shuō)，近 似認(rèn)為管內(nèi)介質(zhì)為不可壓縮流體，如管段中間沒有分支，則當(dāng) Q? 超過(guò)一定數(shù)值時(shí)，就認(rèn)為管道發(fā)生 了泄漏。 (3) 基于模式識(shí)別和人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的方法 近年來(lái)，人工智能的研究取得了很大進(jìn)展，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于管道系統(tǒng)的泄漏檢測(cè)方面也做了大量的工作。實(shí)踐證明，這種方法對(duì) 明顯的突發(fā)性泄漏的檢測(cè)與定位具有比較好的效果，在實(shí)際匯總發(fā)揮了比較好的作用，取得了明顯的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。 (1)負(fù)壓波法：當(dāng)泄漏發(fā)生時(shí)，泄漏處因流體物質(zhì)損失而引起局部流體密度減小，產(chǎn)生瞬時(shí)壓力下降，這個(gè)瞬時(shí)的壓力下降以聲速向泄漏點(diǎn)的上下游傳播。該方法根據(jù)管道出入口的流量和壓力，連續(xù)計(jì)算壓力和流量之間關(guān)系的變化。它利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，將整個(gè)系統(tǒng)分為三個(gè)部分，并分別由三個(gè)矩陣表示，利用穩(wěn)定振動(dòng)原理和轉(zhuǎn)移 矩陣分析的方法，對(duì)泄漏進(jìn)行檢測(cè)并定位。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近任意非線性函數(shù)和 從樣本學(xué)習(xí)的能力，故在管道泄漏檢測(cè)中受到了越來(lái)越高的重視。負(fù)壓波的傳播速度在不同規(guī)格管線中并不相同，在原油中約為 1000m/s。 軟件系統(tǒng) 負(fù)壓波管道泄漏檢測(cè)軟件由中心站軟件和站控軟件系統(tǒng)組成。 針對(duì)不同的傳輸介質(zhì) (石油、天然氣 )，對(duì)前兩個(gè)問題，國(guó)內(nèi)給出了一定的解決辦法，認(rèn)為壓力波的傳播速度受液體的彈性、密度，管材彈性等因素的影響，是一個(gè)變化的物理量，并給出了改進(jìn)的算法。 基于廣義相關(guān)分析的泄漏檢測(cè)與定位 管道泄漏定位屬于延時(shí)估計(jì)問題，在延時(shí)估計(jì)區(qū)域 [1114]。 當(dāng)兩個(gè)傳感器的測(cè)量噪聲信號(hào)統(tǒng)計(jì)不相關(guān)時(shí)， 0)(21, ??nnG。通常測(cè)量噪聲的頻帶很寬，其譜功率密度比較小。在編號(hào) 5～ 8 四組數(shù)據(jù)中，壓力波動(dòng)比較大，導(dǎo)致泄漏信號(hào)更加不規(guī)則。在數(shù)學(xué)上，把那些沒有適當(dāng)數(shù)學(xué)模型描述的信息結(jié)構(gòu)稱為“模式”。 時(shí)間序列分析方法 (簡(jiǎn)稱時(shí)序分析方法 )是對(duì)有序的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理與分析的一種數(shù)學(xué)方法，通常所說(shuō)的時(shí)序方 法是對(duì)所觀測(cè)數(shù)據(jù)建立差分方程形式的數(shù)學(xué)模型 — 時(shí)間序列模型 (簡(jiǎn)稱時(shí)序模型 )，再以模型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行分析研究的一種方法?？焖傩孤┖途徛孤┣闆r下的上、下游端壓力曲線的互相關(guān)函數(shù)和廣義相關(guān)函數(shù)曲線分別示于圖 35 中的 (a)和 (b)。 在廣義相關(guān)分析中，通常采用的前置濾波器如表 31 所示 [4]。 假定其與負(fù)壓波源信號(hào) )(ts 統(tǒng)計(jì)不相關(guān)。 計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)相關(guān)分析法時(shí)，計(jì)算數(shù)組的長(zhǎng)度是算法的一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。 Ⅱ .由于噪聲的影響，僅僅使用壓力傳感器很難精確的檢測(cè)到負(fù)壓波的突降點(diǎn)，即波的時(shí)間差的計(jì)算精度還有待提高。隨著新型高精度傳感器的使用和高速計(jì)算機(jī)的發(fā)展，信號(hào)檢測(cè)和信號(hào)處理技術(shù)正朝著以軟件和硬件相結(jié)合的方向發(fā)展，負(fù)壓波法泄漏檢測(cè)技術(shù)具有更大的應(yīng)用前景。它的傳播速度就是聲波在管道流體中的傳播速度。 (1) 統(tǒng)計(jì)分析和模式識(shí)別法 由荷蘭殼牌公司研制的管道泄漏檢測(cè)系統(tǒng) ATMOSPIPE，已在多種管道上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)并取得了良好的效果。通過(guò)對(duì)閥門輸入信號(hào)與傳感器接收信號(hào)的比較，對(duì)管道系統(tǒng)的各種狀態(tài)如阻塞、閥門開關(guān)等進(jìn)行辨識(shí)，并對(duì)故障發(fā)生位置進(jìn)行定位。它的基本思想是根據(jù)瞬變流的水力模型和熱力模型考慮管道內(nèi)流體的速度、壓力、密度及粘度等參數(shù)的變化，建立起管道的實(shí)時(shí)模型，在一定邊界條件下求解管內(nèi)流場(chǎng)，然后將計(jì)算值與管端的實(shí)測(cè)值相比較。 基于軟件的方法 基于軟件的方法則是根據(jù)計(jì)算機(jī)書籍采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集管道的流量、壓力、溫度及其他數(shù)據(jù)，利用流量或壓力的變化、物料或動(dòng)量平衡、系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型、壓力梯度等原理，通過(guò)軟件計(jì)算對(duì)泄漏進(jìn)行檢測(cè)和定位。由于所獲得的訓(xùn)練數(shù)據(jù)難以包含所有的故障模式 ，使其應(yīng)用受到限制。通過(guò)在管道沿線設(shè)置壓力檢測(cè)傳感器，并用統(tǒng)計(jì)的方法分析所檢測(cè)到的壓力信號(hào)值，提取壓力變化曲線，并與管道處于正常狀態(tài)下的曲線作比較，根據(jù)兩者之間的差別來(lái)檢測(cè)泄漏。對(duì)兩端安裝有流量計(jì)的管段，流量信號(hào)的引入能使泄漏檢測(cè)的性能得到改善。根據(jù)建立模型的方法不同，可以分為不包含故障的模型方法和包含故障的模型方法。 (2)管道內(nèi)壁檢測(cè)法：采用管內(nèi)探測(cè)球 (也叫智能清管球， PIG)直接對(duì)管道內(nèi)壁進(jìn)行檢測(cè)，看是否發(fā)生腐蝕或者破裂。根據(jù)近十幾年來(lái)國(guó)內(nèi)外相關(guān)資料，比較公認(rèn)的分類方 法大致有：基于硬件和軟件的方法、根據(jù)測(cè)量媒介分類、更具檢測(cè)裝置所處位置分類、根據(jù)檢測(cè)對(duì)象分類、基于信號(hào)處理方式分類等等。管線的工作壓力過(guò)高，產(chǎn)生水擊壓力波，也可能使管線超壓造成金屬損傷和破裂 。這類方法主要是對(duì)實(shí)時(shí)采集的溫度、流量、壓力信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和處理，以此來(lái)檢測(cè)泄漏并定位。但是實(shí)際管道中的壓力信號(hào)中混雜大量的噪聲，主要來(lái)自于儀器儀表的測(cè)量噪音，輸送過(guò)程中的隨機(jī)噪聲和外界干擾。雖然對(duì)管道泄漏檢測(cè)和定位方法的研究已有幾十年的歷史，但由于管道輸送介質(zhì)的多樣性、管道所處環(huán)境的多樣性、泄漏形式的多樣性及檢測(cè)的復(fù)雜性，使得目前沒有一種簡(jiǎn)單可靠、通用的方法解決管道泄漏檢測(cè)和定位問題，特別 是小流量的泄漏檢測(cè)和泄漏點(diǎn)定位問題。在這樣的大環(huán)境下，最節(jié)約能源的方式就是減少能源流失和泄漏。雖然目前國(guó)際上已有多種檢測(cè)管道泄漏的方法，有多家公司提供管道泄漏檢測(cè)方面的軟件包，如 ATMOSPIPE、 ATS、 Logica等基于全線遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控 (SCADA)系統(tǒng)的管道檢測(cè)軟件包，但這些系統(tǒng)的價(jià)格一般在數(shù)百萬(wàn)美元，由此可見其引進(jìn)費(fèi)用極其昂貴。光纖傳感器是今年來(lái)發(fā)展的一個(gè)熱點(diǎn)，它在實(shí)際物理量測(cè)量的同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)信號(hào)的傳輸，在解決信號(hào)衰減和抗干擾方面有著獨(dú)特的優(yōu)越性，它有著傳統(tǒng)傳感器所無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)。但是，隨著輸油、輸氣管線的增多，管齡的增長(zhǎng)，由于施工缺陷、腐蝕和人為破壞的存在，管道事故頻頻發(fā)生，給人們的生命財(cái)產(chǎn)和生存環(huán)境造成了巨大的威脅。長(zhǎng)距離輸油管道盜油事件也時(shí)有發(fā)生，且呈蔓延之勢(shì)。該方法非常靈敏，可以連續(xù)檢測(cè)，尤其對(duì)于小的和緩慢的泄漏有良好的效果?；诔暭夹g(shù)的管內(nèi)探測(cè)球向管壁發(fā)射超聲波信號(hào)并接收發(fā)射信號(hào)，從而得到關(guān)于管壁厚度的信息。另一種方法是將管道等分成 N 段，并假定在中間的 i 個(gè)指定分段點(diǎn)上的泄漏量為 1L , 2L ,? , iL ，建立包括上述泄漏在內(nèi)的狀態(tài)空間離散模型，并設(shè)計(jì)擴(kuò)展的 Kalman 濾波器來(lái)估計(jì)這些泄漏量。 由于工況條件的變化或者管道內(nèi)流體參數(shù)的變化，也會(huì)使流量在動(dòng)態(tài)過(guò)程中出現(xiàn)不平衡，因而出現(xiàn)誤報(bào)。目前，基于人工智能的泄漏檢測(cè)技術(shù)主要應(yīng)用的是基于模式識(shí)別和人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的方法。但這類方法存在固有的不足：對(duì)明顯的突發(fā)性泄漏的檢測(cè)與定位效果比較好，對(duì)緩變的小泄漏漏報(bào)比較多，定位精度比較差；對(duì)工況平穩(wěn)的長(zhǎng)距離輸送管道來(lái)說(shuō)效果比較好，對(duì)工況擾動(dòng)頻繁的管道來(lái)說(shuō)，誤報(bào)比較多；對(duì)性能接近不可壓縮流體的液體管道來(lái)說(shuō)效果較好，對(duì)氣體管道的泄漏檢測(cè)與定位比較差，甚至基本不行。當(dāng)以泄漏前的壓力作為參考標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，泄漏時(shí)壓力的減壓波就稱為負(fù)壓波。它西安石油大學(xué) 本科 畢業(yè)設(shè)計(jì) （論文） 12 使用序貫概率比的方法和模式識(shí)別技術(shù)對(duì)實(shí)測(cè)的壓力、流量值進(jìn)行分析，連續(xù)計(jì)算發(fā)生泄漏的概率，并利用最小二乘法進(jìn)行泄漏點(diǎn)定位。目前有通過(guò)對(duì)單一管道系統(tǒng)的單點(diǎn)或多點(diǎn)泄漏、串聯(lián)管道、并聯(lián)管道、分支管道等不同類型的管道系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)，證明了該方法的廣泛適用性。以管道系統(tǒng)泄漏后形成多相端射流所引發(fā)的應(yīng)力波信號(hào)構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣，建立對(duì)管道運(yùn)行狀況進(jìn)行分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并提出以波峰、波谷、水平線等模式基元抽取負(fù)壓波波形特征，采用上下文無(wú)關(guān)文法對(duì)管道負(fù)壓波進(jìn)行描述，進(jìn)而建立了管道負(fù)壓波波形結(jié)構(gòu)的分類系統(tǒng)，用于區(qū)別管道正常狀態(tài)和泄漏狀態(tài)。因此，這種方法對(duì)數(shù)公里的管道可以在幾秒鐘內(nèi)檢出，具有極快的響應(yīng)速度，為及時(shí)檢測(cè)出泄漏，防止事故擴(kuò)大，減少損失贏得寶貴時(shí)間。 (1) 中心檢漏軟件 PLDS 中心軟件主要有通信模塊、報(bào)警處理模塊、泄漏定位模塊和趨勢(shì)模塊、數(shù)據(jù)顯示模塊以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、 GPS 時(shí)間同步模塊等。同時(shí)，提出了用小波變換 技術(shù)提取瞬時(shí)負(fù)壓波的信號(hào)邊緣，并對(duì)兩端的測(cè)點(diǎn)信號(hào)進(jìn)行特征點(diǎn)捕捉，實(shí)驗(yàn)獲得了滿意的效果。主要有廣義相關(guān)分析方法和相位譜方法兩大類，前者的估計(jì)結(jié)果具有很好的穩(wěn)定性，在實(shí)際中得到廣泛的應(yīng)用。 此時(shí) ，對(duì)式 (316)西安石油大學(xué) 本科 畢業(yè)設(shè)計(jì) （論文） 21 得到的互功率譜進(jìn)行傅里葉逆變換，即可最終得到 )(1tx 和 )(2tx 的互相關(guān)函數(shù) )()()(?)( , 21 DRthR ssxx ???? ???? (317) 式中， )( D??? 為沖激函數(shù) ， )(?th 為 )(??H 的傅里葉逆變換 ， D 為上、下游 傳感器接收到的負(fù)壓波信號(hào)的時(shí)間差。當(dāng)泄漏源信號(hào)為類階躍信號(hào)時(shí)，其譜功率主要集中在某有限的帶寬 ? ?ud ??, 內(nèi)，且比噪聲的譜功率大得多時(shí)， ? ?? ? 0, 11 ???ssnnGG 。在上述編號(hào)為 3～ 8 的 6 組數(shù)據(jù)中，廣義相關(guān)分析方法的定位誤差均較相關(guān)分析的定位誤差要小。所謂模式識(shí)別，就是已知若干模式 (或若干標(biāo)準(zhǔn)樣本 )，要求判斷待檢模式 (樣本 )屬于哪一類。對(duì)于這一類情況，我們可采用時(shí)間序西安石油大學(xué) 本科 畢業(yè)設(shè)計(jì) （論文） 28 列分析的方法以獲得系統(tǒng)的模型。圖 34 中的上面為上游端的壓力曲線，下面為下游段的壓 力曲線。按式 (319)和式 (320)就可計(jì)算出前置濾波器輸出 )(1ty 和 )(2ty 的互功率譜函數(shù)與互相關(guān)函數(shù)，進(jìn)而計(jì)算出互相關(guān)函數(shù)的峰值位置，以進(jìn)行泄漏點(diǎn)的定位。 (2) 考慮壓力波傳輸通道作用的互相關(guān)函數(shù) 負(fù)壓波源信號(hào) )(ts 從泄漏點(diǎn) 向管道兩端傳播時(shí)，會(huì)產(chǎn)生波形變化、幅值衰減和時(shí)間延遲，考慮泄漏點(diǎn)到官道上游端和下游端信號(hào)測(cè)點(diǎn)之間的信號(hào)傳輸通道的動(dòng)態(tài)特性的影響，上、下游端測(cè)得的信號(hào) )(1tx 和 )(2tx 與信號(hào)源 )(ts 之間的關(guān)系可用如下形式描述 [3] ????????? )()()()( )()()()(222111 tntsthtx tntsthtx (313) 式中 )(ts — 在泄漏點(diǎn)因 泄漏 而產(chǎn)生的負(fù)壓波源信號(hào) ； )(1th 、 )(2th — 分別為 泄漏點(diǎn)到管道上游端和下游端信號(hào)測(cè)點(diǎn)之間管段的脈沖響應(yīng)西安石油大學(xué) 本科 畢業(yè)設(shè)計(jì) （論文） 20 函數(shù) ； ? — 表示卷積 ； )(1tn 、 )(2tn — 測(cè)量噪聲。 理論上 ，未發(fā)生泄漏時(shí)，相關(guān)函數(shù)將維持在某一很小的數(shù)值，而如有泄漏發(fā)生，且當(dāng) 0??? 時(shí)， )(?? 將達(dá)到最大值 ，即： )(m ax)(),(0 ???? ? aLaL??? 相關(guān)函數(shù) )(?? 的極大值 所對(duì)應(yīng)的 ? 即被認(rèn)為 0? ，泄漏點(diǎn)的