CN102292625B

CN102292625B - 用于检测燃料输送系统中的泄漏的方法和设备

Info

Publication number: CN102292625B
Application number: CN201080005062.1A
Authority: CN
Inventors: 沃尔特·西蒙斯
Original assignee: Franklin Fueling Systems LLC
Current assignee: Franklin Fueling Systems LLC
Priority date: 2009-05-18
Filing date: 2010-05-17
Publication date: 2015-03-25
Anticipated expiration: 2030-05-17
Also published as: RU2536093C2; US20140076033A1; CA2745708C; CN102292625A; RU2011151543A; US20100288019A1; US8677805B2; WO2010135224A1; US10337947B2; CA2745708A1; EP2433109A1; EP2433109B1

Abstract

为检测燃料管道中的泄漏，提供了一种泄漏检测系统和方法。控制器基于分析从对燃料管道执行的单个泄漏测试中获得的数据，来确定燃料管道中的泄漏的存在，单个泄漏测试可持续一个或更多个燃料输送事件。

Description

用于检测燃料输送系统中的泄漏的方法和设备

相关申请

本申请请求2009年5月18日提交的、档案FEC0005、名称为“用于检测燃料输送系统中的泄漏的方法和设备”的美国临时专利申请第61/179,139号，其全部内容通过引用明确地合并于此。

技术领域

本发明涉及用于检测燃料输送系统中的泄漏的方法和设备，尤其涉及通过统计地分析从单个泄漏测试中获得的数据来检测燃料输送系统中的泄漏的方法和设备。

背景技术

用于检测增压管道中的泄漏的通常方法是向管道增压，然后在时间段上监控管道压力，其中增压管道例如是用于将发动机燃料从地下储罐输送到位于燃料零售站的燃料分送器的管道。如果管道中存在泄漏，则管道中的压力将相应地下降。压力下降的速率通常与管道中泄漏的大小成比例。例如，更大的泄漏将导致更快的压力下降，而更小的泄漏将导致更慢的压力下降。管道中包含的一些液体，例如发动机燃料，具有可影响管道中压力的改变速率的高的热膨胀系数。在一些实例中，当不存在泄漏时，管道中包含的液体和/或空气的热膨胀可能非常像管道泄漏，或者当的确存在泄漏时，管道中包含的液体和/或空气的热膨胀可能遮蔽泄漏，从而导致关于管道完整性或紧密性的错误结论。

要求对燃料输送系统的精确泄漏测试符合由联邦命令和州命令提出的性能要求。这些精确泄漏测试，例如对0.2加仑每小时(GPH)的泄漏的测试或对0.1GPH的泄漏的测试，经常对由管道中流体的热膨胀以及其它热效应导致的错误敏感。一个得出可靠的0.1GPH或0.2GPH的泄漏测试结论的方法涉及相继地执行一系列的单个泄漏测试，以及等待结果稳定，从而指示管道中包含的产品的热稳定性。取决于管道大小和热状况，该过程可花费若干小时。为了执行这些泄漏测试，燃料零售站通常必须切断燃料输送系统。由于实现热稳定性和完成泄漏测试所需要的时间，繁忙的燃料零售站经常难以遵守政府命令的标准所要求的泄漏测试精确度。

发明内容

在本公开的例示性实施例中，提供了一种用于包括燃料管道的燃料输送系统的泄漏检测系统。泄漏检测系统包括耦接到燃料管道的压力传感器和耦接到压力传感器的控制器，该控制器被配置成基于压力传感器的输出在燃料输送的时间段之间对燃料管道进行多个泄漏测试。每个相应的泄漏测试产生被控制器用来确定对燃料管道在相应的测试区间期间的泄漏速率的测量的测试数据。控制器基于对多个泄漏测试的至少一部分的泄漏速率的测量、对该部分中在第一燃料输送事件之前发生的第一泄漏测试的泄漏速率的测量、以及对该部分中在第一燃料输送事件之后发生的第二泄漏测试的泄漏速率的测量，来确定燃料管道中泄漏的存在。

在本公开的另一例示性实施例中，提供了一种检测包括燃料管道的燃料输送系统中的泄漏的方法。该方法包括步骤：当燃料在多个测试区间期间未正通过燃料输送系统分送时，监控燃料管道中的压力，上述多个测试区间持续燃料输送系统的至少一个燃料输送事件；针对每个测试区间，用电子控制器来确定对燃料管道在相应的测试区间期间的泄漏速率的测量；以及基于多个相应测试时间段的测量，用电子控制器确定燃料输送系统的燃料管道是否包括大于阈值量的泄漏。

在本公开的又一例示性实施例中，提供了一种方法和设备，由此，当等到热效应结束时从单个0.1GPH和0.2GPH泄漏测试中获得的结果在延长的一段时间上被累积，以及被存储在基于微处理器的控制器的存储器中。然后，控制器统计地分析该数据，以产生0.1GPH或0.2GPH的测试结论。即使在繁忙的24小时燃料站，该方法和设备也可在预定的区间内提供精确测试结果，而不需要该站所有者为了允许完成传统的精确测试而不得不切断该场所。在一个实施例中，预定的区间是30天。

附图说明

通过结合附图参考本公开实施例的以下描述，本发明的以上和其它特征和获得这些特征的方式，将变得更加明显以及将更好理解，在附图中：

图1示出根据一个实施例的例示性燃料输送系统的表示图；

图2示出图1的燃料输送系统的控制器的例示性存储器；

图3和图3A示出表示由图1的控制器获取的数据的例示性图；

图4示出图1的控制器的另一例示性存储器；

图5示出用于检测图1的燃料输送系统中的泄漏的例示性统计方法的流程图；

图6示出图5的统计方法的例示性每日分析的流程图；

图7和图7A示出图5的统计方法的例示性长期分析的流程图；

图8进一步示出图4的例示性存储器；

图9示出表示来自图8的长期数组的数据的例示性图；

图10和图11示出图5的统计方法的另一例示性每日分析的流程图；以及

图12和图12A示出图5的统计方法的另一例示性长期分析的流程图。

在所有的若干视图中，相应的附图标记表示相应的部分。本文中提出的范例描绘了本发明的实施例，而这样的范例不应以任何方式被解释为限制本发明的范围。

具体实施方式

为了促进对本发明的原理的理解的目的，现在将参考以下描述的、附图中图示的实施例。以下描述的实施例不是旨在穷举或将本发明限制到在以下详细描述中所公开的精确形式。而是，选择和描述实施例，使得本领域中的其他技术人员可采用这些实施例的教导。应当理解的是，因此不是旨在限制本发明的范围。本发明包括对所图示的设备和所描述的方法的任何改变和进一步的修改，以及本发明包括对本发明的原理的其它应用，上述应用对本发明所涉及的领域中的一个技术人员来说是能通常地想到的。

初始地参考图1，其示出了例示性燃料输送系统10。燃料输送系统10包括具有软管32和喷嘴34的燃料分送器12，软管32和喷嘴34用于从储罐26分送液体产品，说明性地为燃料30。储罐36说明性地位于地下，但是替选地可位于地上。在储罐26中设置泵28，以当请求时通过燃料管道38和从燃料分发器12的喷嘴34而出，来抽取燃料30。燃料管道 38说明性地为地下管道，尽管也可使用其它合适的燃料管道。

当燃料分送器12从储罐26请求燃料30时，开关36闭合。在一个实施例中，喷嘴34从燃料分送器12的移除将开关36闭合。在一个实施例中，响应喷嘴34上的诸如把手或杆的触发器的致动，来将开关36闭合。闭合开关36将电力从电源14供应给泵继电器16，以开启泵28。在一个实施例中，电源14提供115伏特交流电(VAC)以激活泵继电器16。随着开关36闭合，泵28将燃料30从储罐26转移到燃料分送器12，以及从喷嘴34而出。当燃料输送完成时，通过将喷嘴34返回到燃料分送器12、释放喷嘴34上的触发器、或通过燃料分送器12上将开关36断开的任何其它合适的输入装置，来将开关36断开。

压力传感器24耦接到燃料管道38，以检测燃料管道38中的压力水平。可将压力传感器24放置在沿燃料管道38的任何合适的位置处，以促进燃料管道38内的压力检测。控制器18监控压力传感器24的输出，以检测燃料管道38中的压力水平。控制器18可基于所监控的燃料管道38中的压力水平来确定燃料管道38中的泄漏的存在。在图示的实施例中，传感器24的输出与燃料管道38中包含的压力成比例。在一个实施例中，压力传感器24将与燃料管道38中的压力水平成比例的模拟电压或电流信号提供给控制器18。

在一个实施例中，控制器18是电子控制器，并且包括具有相关联的存储器22的微处理器20。存储器22被配置成存储来自燃料输送系统10的数据。存储器22中存储的例示性数据包括控制器18对燃料管道38和/或储罐26所执行的泄漏测试的结果。存储器22包括泄漏检测软件，泄漏检测软件包括使微处理器20执行各种功能的指令，各种功能包括对燃料输送系统10执行泄漏测试、采集和分析从测试获得的数据、以及基于分析的数据确定泄漏测试结论。

在图示的实施例中，控制器18基于压力传感器24的输出对燃料输送系统10执行单个泄漏测试。在一个实施例中，控制器18被配置成既执行0.1加仑每小时(GPH)精确度的泄漏测试，又执行0.2GPH精确度的泄漏测试。控制器18基于确定的燃料管道38中的泄漏速率，来确定燃料输送系统10是通过每个泄漏测试还是没有通过每个泄漏测试。例如，如果控制器18在燃料管道38中检测到大于或等于0.1GPH的泄漏速率，则燃料输送系统10没有通过0.1GPH的泄漏测试。类似地，如果控制器18在燃料管道38中检测到大于或等于0.2GPH的泄漏速率，则燃料输送系统10没有通过0.2GPH的泄漏测试。通常紧接在用户从燃料分送器12分送燃料之后，控制器18还可对例示性燃料输送系统10执行“总的(gross)”泄漏测试。总的泄漏测试检查燃料输送系统10中的大的燃料泄漏，例如大于或等于3GPH的泄漏。如果控制器18检测到大于或等于3GPH的泄漏速率，则燃料输送系统10没有通过3GPH的总的泄漏测试。

在图示的实施例中，燃料输送系统10被配置成在没有通过泄漏测试的情况下自动切断。特别地，控制器18在检测到没有通过泄漏测试时将切断继电器15断开，以防止来自开关36的电流对泵继电器16进行通电。

可以以各种方式来执行单个泄漏测试。执行单个泄漏测试的一个方法如下。当从喷嘴34分送燃料30时，泵28正在运行，以及对燃料管道38增压。当燃料分送完成时，燃料管道38中的压力开始快速下降。在一个实施例中，在燃料分发完成后的时间段内，将泵28中包含的止回阀和安全阀闭合，以保持燃料管道38内一定的压力水平。随着压力水平变稳定，压力传感器24和控制器18在区间上连续地监控燃料管道38中的压力。用燃料管道压力在监控的区间期间的变化，来指示燃料管道18中的泄漏。区间的长度可取决于燃料管道38的大小。在一个实施例中，用于执行单个泄漏测试的区间涵盖从大约12分钟到大约20分钟的范围。控制器18基于燃料管道压力在区间上的改变速率，来计算泄漏速率。如果检测到的泄漏速率等于或超过泄漏测试所允许的界限，即如果检测到的泄漏速率达到或超过0.1GPH或0.2GPH，则单个泄漏测试没有通过。在一些实例中，在完成测试之前，重新继续的燃料分送中断单个泄漏测试，以及控制器18无法得出泄漏测试结论。

在一个实施例中，每个完成的单个泄漏测试产生被称为“通过值(pass value)”的数值。通过值是基于燃料管道38中所观测的压力衰退而计算的允许泄漏速率(即，或者0.1GPH或者0.2GPH)的百分比。例如，如果0.2GPH的泄漏测试产生单个通过值40，则计算的泄漏速率是0.2GPH的40％，或0.08GPH。类似地，单个通过值140指示计算的泄漏速率为0.2GPH的140％，或0.28GPH。任何100或更大的通过值指示没有通过的测试、或泄漏状况。任何小于100的通过值指示通过的测试、或未泄漏状况。在一个实施例中，每个通过值存储在控制器18的存储器22中。可进行类似的确定，以确定0.1GPH测试的泄漏速率。

由于液体产品的热膨胀和影响燃料管道38中的压力水平的其它热效应，在得出测试结论之前仅进行一个单个泄漏测试通常产生错误的结果。例如，当在燃料分送器12处分送燃料时，可能将大气引入燃料管道38和/或储罐26中，从而影响燃料管道38中的温度水平。燃料管道38和/或储罐26中的温度的增加可导致燃料30的热膨胀以及管道38中的压力的增加。类似地，燃料管道38和/或储罐26中的温度的减少可导致燃料30的收缩以及燃料管道38中的压力的减少。

为了确定热效应是否正在使通过值偏离，以及为了得出可靠的泄漏测试结论，必须使燃料管道38中的热效应稳定。得出可靠的0.1GPH或0.2GPH的泄漏测试结论的一个方法，在本文中被称为“标准直接方法”，是通过紧接在燃料分送之后执行一系列的单个0.1GPH或0.2GPH的测试以产生通过值的数组、以及等待通过值结果稳定。在一个实施例中，以在测试之间的诸如小于分钟的小的等待时间，相继地执行一系列的单个0.1GPH或0.2GPH的泄漏测试。可通过采用趋势线来分析通过值的数组，以确定燃料管道38是否热稳定。一旦确定燃料管道38是热稳定的，则使用来自最近完成的单个泄漏测试的通过值，来声明“通过”或“没有通过”的测试结论。

为了执行燃料输送之间的一系列的单个泄漏测试，必须在完成每个单个泄漏测试之后对燃料管道38再增压。在一个实施例中，在每个单个泄漏测试之后，控制器18将泵28开启一段时间，例如5到10秒。随着燃料分送器12的喷嘴34闭合，当泵28运行时燃料管道38中的压力逐渐增强(build)。一旦控制器18关闭泵28，则泵28中包含的止回阀和安全阀再次闭合并且使燃料管道38内的压力稳定，而且可对燃料输送系统10执行另一单个泄漏测试。针对每个相继的单个泄漏测试，重复该过程。

在标准直接方法中，如图2所示，每个单个泄漏测试的通过值存储在微处理器20的存储器22的通过值数组52中。通过值数组52大小固定并且表示n个最近的通过值，其中n为通过值数组的大小。在图示的实施例中，通过值数组的大小n为5，尽管也可实现其它合适的数组大小。在已经执行足够数目的单个泄漏测试以填充通过值数组52之后，控制器18检查通过值数组52中的通过值，以确定通过值是否稳定。在一个实施例中，控制器18计算通过值的线性趋势线并且观测趋势线的斜率，以确定通过值稳定性，从而确定燃料管道38中的热稳定性。可采用传统的软件程序，例如微软公司的Excel软件，来确定趋势线。参考图3和图3A，如本文中所描述的，例示性趋势线60和62各自具有与两个不同的通过值数组52的通过值对应的不同斜率。

在标准直接方法中，将趋势线的斜率与阈值斜率进行比较，以确定燃料管道38中的热稳定性。如果所观测的趋势线的斜率大于阈值斜率，则热效应很可能正影响泄漏测试结果。同样地，控制器18必须执行一个或更多个单个泄漏测试。当完成附加的泄漏测试时，如本文中参考图2和图3所描述的，从通过值数组52中丢弃最旧或最早获得的通过值，以及将最近获得的通过值放置在通过值数组52中。一旦趋势线的斜率基于阈值斜率而足够平时，则控制器18得出燃料管道38是热稳定的结论。同样地，控制器18得出最近的泄漏测试的通过值是有效的测试结果的结论。同样地，控制器18可基于最近的通过值而做出测试结论。在本文描述的一个实施例中，具有+/-1.3或更少斜率的趋势线可接受为指示燃料管道38中的热稳定性，尽管可使用其它适当的阈值斜率来确定燃料管道38中的热稳定性。

参考图2、图3和图3A以及表1，提供了使用标准直接方法的0.2GPH泄漏测试的例示性通过值数据。在下面的示例中，通过值数组52的大小n为5。

表1：用于0.2GPH泄漏测试的标准直接方法

测试#	开始时间	通过值
			1	1:57:52	22
2	2:10:32	17
			3	2:23:12	12
4	2:35:50	10
			5	2:48:32	13

如图2和表1所示，前5个相继的泄漏测试导致初始地由22、17、12、10、13组成的通过值数组52。如图3中的趋势线60所示，这些通过值导致大约-2.5的斜率，基于+/-1.3的阈值斜率，大约-2.5的斜率指示不充分的热稳定性。因此，控制器18执行另一单个泄漏测试，以及从通过值数组52中丢弃来自测试#1的通过值22。

表1(继续)

测试#	开始时间	通过值
			6	3:01:14	7

在从通过值数组52中丢弃第一通过值22以及将新通过值7增加到通过值数组52之后，通过值数组52由17、12、10、13、7组成。这些通过值导致通过值数组52的具有大约-1.9的斜率的趋势线，基于+/-1.3的阈值斜率，大约-1.9的斜率仍然指示不充分的热稳定性。因此，控制器18执行另一单个泄漏测试，以及从通过值数组52中丢弃来自测试#2的通过值17。

表1(继续)

测试#	开始时间	通过值
			7	3:14:22	6

在从通过值数组52中丢弃通过值17以及将新通过值6增加到通过值数组52之后，通过值数组52由12、10、13、7、6组成。这些通过值导致通过值数组52的具有大约-1.5的斜率的趋势线，基于+/-1.3的阈值斜率，大约-1.5的斜率仍然指示不充分的热稳定性。因此，控制器18执行另一单个泄漏测试，以及从通过值数组52中丢弃来自测试#3的通过值12。

表1(继续)

测试#	开始时间	通过值
			8	3:27:33	7

在从通过值数组52中丢弃通过值12以及将新通过值7增加到通过值数组52之后，如图2所示，通过值数组52由10、13、7、6、7组成。这些通过值导致具有大约-1.3的斜率的趋势线，说明性地为图3A的趋势线62，基于+/-1.3的阈值斜率，大约-1.3的斜率指示充分的热稳定性。所以，控制器18采用通过值7、即最近的单个泄漏测试(测试#8)的通过值，作为用于得出“通过”或“没有通过”的泄漏测试结论的通过值。

在以上的表1的示例中以及如图2、图3和图3A所示，通过值数组52的大小是5。一旦执行了5个相继的单个测试，则通过计算通过值数组52的趋势线、以及然后求趋势线的斜率，来分析通过值。在以上的表1的示例中，在趋势线的斜率位于指示燃料管道38是热稳定的预设阈值以内之前，跟随前5个泄漏测试，又执行了3个相继的单个泄漏测试。一旦认为燃料管道38是稳定的，则将最后运行的测试(例如表1中的测试#8)认为是有效的测试，以及使用最后运行的测试的通过值(例如表1中的7)来得出测试结论。在以上的示例中，由于7小于100，将0.2GPH泄漏测试声明为“通过”。

在一个实施例中，在燃料输送系统10处全天连续地执行精确泄漏测试(即0.1GPH泄漏测试或0.2GPH泄漏测试)。特别地，只要在燃料分送器12处没有进行分送，就进行精确泄漏测试。从喷嘴34进行燃料分送是例示性的燃料输送事件。在图示的实施例中，还可实现“统计”方法来检测燃料管道38中的泄漏。统计方法对从延长的时间段上执行的单个精确泄漏测试中获得的数据进行统计分析，以确定燃料管道38中是否存在泄漏。如本文中所描述的，可与标准直接方法结合使用统计方法，以得出泄漏测试结论。

在一个实施例中，紧接在每个燃料分送时间段之后以及在执行精确泄漏测试之前，控制器18还可执行“总的”泄漏测试。总的泄漏测试快速地检查燃料输送系统10中的大的泄漏。一个例示性的总的泄漏测试是3GPH泄漏测试。

例示性的精确泄漏测试过程如下。控制器18在燃料分送的区间之间连续地执行精确泄漏测试。如果控制器18被配置成对燃料输送系统10执行总的泄漏测试，则在总的泄漏测试完成之后，立即开始精确泄漏测试。在一个实施例中，控制器18首先运行0.2GPH泄漏测试。0.2GPH测试将继续运行(在燃料分送区间之间)，直至使用标准直接方法得出0.2GPH测试结论为止，或者直至如本文中所描述的、有足够的数据供控制器18使用“统计”方法进行处理并得出0.2GPH测试结论为止。在一个实施例中，一旦满足这些条件中的任一个，则控制器18执行0.1GPH测试(如果最终用户已挑选运行这些测试)。类似于0.2GPH测试，0.1GPH测试将继续，直至使用标准直接方法得出0.1GPH测试结论为止，或者直至有足够的数据供控制器18使用“统计”方法得出0.1GPH测试结论为止。一旦完成0.1GPH测试并且产生测试结论，则控制器18将再次开始0.2GPH测试。该循环无限地重复，直至开始燃料分送。

检测燃料管道38中的泄漏的标准直接方法在得出有效的测试结论之前可花费若干小时。在表1和图2、图3示出的以上示例中，使用标准直接方法花费大约1.5小时以完成0.2GPH泄漏测试。在使用标准直接方法的泄漏测试期间，可不进行燃料分送。当从燃料分送器12分送燃料时，泄漏测试立即终止，以及必须重新开始整个泄漏测试。在繁忙的燃料站点，通常是在测试被燃料分送中断之前，仅得出3个或4个相继的单个测试。同样地，在繁忙的燃料站点，标准直接方法可能未能提供泄漏测试结论。

即使当标准直接方法未能提供结论时，统计方法也允许控制器18得出精确泄漏测试结论。“统计”方法包括在延长的时间段上采集和存储单个泄漏测试结果，以及对结果进行分析以确定燃料管道38中是否存在泄漏。参考图4-9，图示了用于得出泄漏测试结论的例示性统计方法和分析。在一个实施例中，当标准直接方法由于燃料分送的中断未能以及时的方式得出测试结论时，控制器18执行统计方法以得出精确0.2GPH或0.1GPH泄漏测试结论。统计方法涉及三个主要部分：1)每日数据采集与分析，2)短期分析，以及3)长期分析。

在统计方法的每日数据采集与分析部分中，控制器18采集、分析以及过滤在短期分析和长期分析中使用的每日通过值数据。使用来自每日分析的预先筛选的数据，短期分析努力在比长期分析更短的时间段内得出泄漏测试结论。在一个实施例中，短期分析努力在10天的数据采集之后得出测试结论。如果短期分析不能得出测试结论，则长期分析努力使用来自每日分析的预先筛选的数据得出测试结论。在一个实施例中，长期分析努力在30天的数据采集之后得出测试结论。可替选地，短期分析和长期分析可使用其它合适的时间段来努力得出测试结论。在一个实施例中，长期分析使用的预先筛选的通过值数据不是被约束为与短期分析使用的预先筛选的通过值数据相同。

每日数据采集与分析

根据统计方法，如图4所示，控制器18采集和在存储器22中存储全天累积的通过值数据。控制器18在每日数组78中存储从全天完成的单个泄漏测试中获得的所有通过值。控制器18还在每日数组78中存储每个通过值的相应权重值。如本文中所描述的，在一个实施例中，权重值是与一连串单个泄漏测试中的通过值相关联的单个测试号。在一个实施例中，更高的权重值可指示由于燃料管道38中的减少的热影响而引起的更准确的通过值。

如果特定的通过值来自一系列泄漏测试中的第一泄漏测试，则其对应的权重值为“1”。类似地，如果特定的通过值来自一系列泄漏测试中的第三泄漏测试，则其对应的权重值为“3”。参考图4中每日数组78的前4 个条目，通过值74、73、64、81具有相应的权重值1、2、3、1。如图4的每日数组78中所图示的，控制器18还将每个通过值条目的时间戳与正执行的测试类型(即0.2GPH或0.1GPH)一起存储在存储器22中。图4的每日数组78中的例示性通过值和权重表示在一个例示性的24小时时间段上的一个例示性燃料输送系统10。

在图示的实施例中，控制器18对整个前24小时采集的数据执行每日分析。控制器18可在午夜或在另一适当的时间执行每日分析。控制器18可替选地以诸如一天两次、每隔一天等其它区间来执行数据分析。如本文中所描述的，统计方法的每日分析部分回顾该天(或前24小时或其它时间段)的通过值数据历史，以及将该数据历史向下精简成准确表示在该天期间发生的泄漏测试的一个或更多个通过值。然后在统计方法的短期分析和长期分析中使用这些精简的结果。当执行每日分析时，控制器18丢弃不准确的通过值，或者丢弃由于热效应或其它异常而导致潜在地不准确的通过值。如本文中所描述的，这通过与已知的燃料输送关联一起应用平均函数来实现。

例如，每日分析的结果提供在统计方法的长期分析中使用的平均通过值、平均权重值(准确度水平)、以及该天中执行的单个测试的数目。在一个实施例中，如图8所示，为了在长期分析中使用，将这些结果放置在控制器18的存储器22的长期数组80中。长期数组80说明性地为“历史数组”，从而当长期数组80满了以及将新值放置在数组上时，丢弃数组中最旧的值。在图示的实施例中，用来自前30天中的每天的平均通过值来填充长期数组80。同样地，长期数组80具有长度30，尽管长期数组80可具有其它长度。

类似地，每日分析的结果提供用于在统计方法的短期分析中使用的平均通过值和平均权重值(准确度水平)。在一个实施例中，如图8所示，为了在短期分析中使用，将这些结果放置在控制器18的存储器22中的短期数组82中。短期数组82说明性地为“历史数组”，从而当短期数组82满了以及将新值放置在数组上时，丢弃数组中最旧的值。在图示的实施例中，用来自前10天中的每天的平均通过值来填充短期数组82。同样地，短期数组82具有长度10，尽管短期数组82可具有其它长度。在一个实施例中，当来自每日分析的所采集的数据满足一定的标准时，将每日分析的结果仅插入短期数组82。例如，在一个实施例中，由于最高权重的通过值是最小可能被热效应影响的通过值，所以控制器18只要有可能就要求使用最高权重的通过值。

参考图5，图示了总体统计方法的框图。如块100所表示的，控制器18首先收集24小时时间段上的单个测试数据。将通过值及其相关联的权重和时间戳记录为每日数组78中的条目(参见图4)。在已经将来自前24小时的泄漏测试数据累积和存储在存储器22中之后，如块102所表示的，控制器18对记录的数据执行每日分析。

参考图6，图示了例示性每日分析(块102)的流程图。如块150所表示的，根据权重值升序在每个小时内对每日数组78中存储的通过值进行排列。块152-158包括用于准备长期分析的通过值的步骤。在块152，丢弃在燃料添加(fuel drop)之后的一定时间段内获得的任何通过值。燃料添加是从外部源，例如从燃料罐向储罐26添加燃料。通过从分析中去除这些通过值，减少了由于任何燃料添加而引起的热效应的影响。在一个实施例中，丢弃在燃料添加的4小时内获得的通过值，尽管可使用任何适当的时间。例如，如果燃料添加发生在时间20:00，则控制器18将从每日数组78中消除在时间20:00和时间24:00之间获得的所有的通过值条目。例如，在图示的实施例中，控制器18从每日数组78(参见图4)中消除由于在时间20:00发生燃料添加而引起的最后4个通过值(即通过值92、84、83、74)。可替选地，在燃料添加之前和燃料添加之后已知的储罐26和/或燃料管道38中的温度差可确定每日数组78中被丢弃的条目的数目。

如块154所表示的，将剩余的通过值条目复制到存储器22的临时位置，例如图4中的数组84，以及根据权重值对剩余的通过值条目进行分组。将与权重“1”相关联的所有通过值分组在一起，将与权重值“2”相关联的所有通过值分组在一起，等等，直至在前24小时内记录的最大权重值。在一个实施例中，如图4的数组84中所图示的，以升序对每个权重组中的通过值进行排列。

在块156，确定数组84的每个权重组中的通过值的中值。例如，在数组84中，权重组“1”的中值是74，权重组“2”的中值是73，以及权重组“3”的中值是70。如块158所表示的，计算这些中值的加权平均值，说明性地为长期通过值90(参见图4)。在计算长期通过值90时，相比于与更低的权重相关联的中值，将计算中的更多的权重给予与更高的权重相关联的中值。特别地，在加权平均值中将具有权重“1”的中值包括一次，在加权平均值中将具有权重“2”的中值计算两次，等等。长期通过值90可被表示为：

平均权重值＝(X1+X2*2+…+Xn*n)/(1+2+…+n) (1)

其中，平均权重值＝长期通过值90，X1＝来自权重组“1”的中值，X2＝来自权重组“2”的中值，Xn＝来自权重组n的中值。使用来自图4的数组84的数据，X1＝74，X2＝73，X3＝70。将这些值代入方程式(1)，如图4所示，长期通过值90等于大约71.67(四舍五入到最近的百分之一)。

在块158，还计算数组84中的条目中的每个条目的所有权重值的平均值，数组84中的条目是在块152中丢弃某些条目之后剩余的条目。例示性的权重值平均值是长期权重92(参见图4)。基于数组84的条目，长期权重92等于大约1.69(四舍五入到最近的百分之一)。如图8所示，将长期通过值90和长期权重92与来自前一天的全部数目的单个泄漏测试一起放置在长期数组80的顶部。长期数组80说明性地仅保持30个最近的通过值条目。如果长期数组80的长度超过具有最近条目的30个条目，则从长期数组80中丢弃最旧的条目(基于时间戳)。

当完成长期分析数据准备以及将条目增加到长期数组80时，控制器18准备短期分析的数据。每日分析的块160-168图示了用于准备短期分析的通过值数据的步骤。在块160，来自每日数组78的与高阶权重值相关联的通过值被选择在短期分析中使用，以及被存储在数组86中(参见图4)。高阶权重值可被表示为：

高阶权重值＝INT(n/2)+1 (2)

其中，INT()是用于计算整数值的函数，而n是每日数组78中发现的最高的权重值。例如，如图4所示，每日数组78中最高的权重值是3。根据方程式(2)，丢弃任何具有小于INT(3/2)+1＝2的权重值的条目(即，所有具有权重值“1”的条目)，以及将来自每日数组78的剩余条目存储在数组86中。

如块162所表示的，丢弃数组86中在燃料添加后一定时间内获得的条目。在一个实施例中，为了实现短期分析中增加的准确度，块162中用来丢弃条目的在燃料添加后的时间段长于块152中用来丢弃条目的时间段。在一个实施例中，丢弃在燃料添加6小时内获得的通过值，尽管可使用任何适当的时间。例如，如果燃料添加发生在时间20:00，则控制器18消除来自每日数组78的从时间20:00直至次日时间2:00获得的全部通过值条目。可替选地，在燃料添加之前和燃料添加之后已知的储罐26和/或燃料管道38中的温度差可确定被丢弃的条目的数目。

如块164所表示的，计算数组86中剩余通过值的平均权重值。例示性的平均权重值是图4中的短期权重96。如块166所表示的，要求短期权重96和数组86中剩余通过值的数目(“N”)满足特定的每日标准(参见表2)。该标准要求增加了这样的可能性：数组86中的剩余条目具有用于在确定要被放置在图8的短期数组82中的值时使用的足够高的可靠性。

表2：用于短期分析的每日标准

条目的数目(N)	所要求的最小平均权重值
		1	3.00
2	2.50
		3	2.33
4	2.25
		5+	2.20

表2中设定的标准被设置成提高短期分析的准确度，以及使热效应稳定。但是，根据单个燃料输送系统，可使用其它合适的标准。

如果不满足表2中设定的标准，如图6的块170所示，则短期数组82中不放置任何条目，以及统计方法返回到图5的块104。如果满足表2中设定的标准，如块168所表示的，则计算数组86中剩余通过值的加权平均值，说明性地为短期通过值94。一般，数组中通过值的加权平均值WeightedAvg可被表示为：

WeightedAvg = \frac{Σ_{x = 1}^{N} ({PV}_{x} * W_{x})}{Σ_{x = 1}^{N} W_{x}} - - - (3)

其中，加权平均值WeightedAvg＝数组中通过值的加权平均值，N＝数组中条目的数目，PV_x＝条目“x”的通过值，以及W_x＝与条目“x”的相应通过值相关联的权重。

参考图4中的数组86，条目N的数目等于6，而短期权重96等于2.50。根据表2的标准，因为2.50大于2.20，所以计算数组86中的通过值的加权平均值。如图4所示，将数组86的通过值代入方程式(3)，短期通过值94等于大约71.93(四舍五入到最近的百分之一)。

在块168，如图8所示，将短期通过值94和短期权重96放置在短期数组82的顶部。短期数组82仅保持10个最近的条目。如果短期数组82的长度超过具有最近条目的10个条目，则从短期数组82中丢弃最旧的条目(基于时间戳)。当将结果放置在短期数组82中时，统计方法返回到图5的块104。

在图示的实施例中，长期数组80和短期数组82中使用的值被四舍五入到最近的百分之一。但是，可使用其它值近似来改变任何四舍五入误差的影响。

短期分析

一旦完成每日分析(块102)，统计方法就返回到图5的块104。在块104，如果在每日分析中不满足表2的短期每日标准，则控制器18前进到在块118开始的长期分析。如果在每日分析中满足短期每日标准，则控制器前进到对图8的短期数组82进行分析，以确定是否能得出通过-没有通过测试结论。如块106所示，控制器18确定在具有最近通过值条目的短期数组82中是否发生跨越(crossover)。当数组中两个邻近的通过值条目在通过-没有通过阈值的任一侧上时，发生跨越，其中数组说明性地为长期数组80或短期数组82，通过-没有通过阈值说明性地具有值100。特别地，跨越指示数组中的两个邻近通过值条目已经从通过值转变成没有通过值，反之亦然。如果控制器18确定短期数组82中发生了跨越，如块108所表示的，除最近获得的条目以外，清除短期数组82中的所有条目。当检测到跨越时，无法用短期分析得出“通过”或“没有通过”的测试结论，以及控制器18前进到努力执行长期分析。因为每个通过值条目具有小于100的值，所以在例示性短期数组82中不存在跨越。

只要短期数组82中发生跨越，控制器18就努力确保通过值从通过到没有通过或从没有通过到通过的转变不是瞬态事件(transient event)。当检测到跨越时清除短期数组82的条目用来增加这样的可能性：来自短期分析的“没有通过”测试结论是由于实际泄漏，而不是由于任何热异常(thermal anomaly)。

如块110所表示的，如果在短期数组82中没有检测到跨越，则控制器18确定短期数组82是否为满(即，包含10个条目)。如果短期数组82不满，则控制器18前进到在块118中开始的长期分析。如块112所表示的，如果短期数组82为满，则计算短期数组82中全部条目的加权平均值。根据以上方程式(3)来确定加权平均值。使用来自图8的短期数组 82的例示性数据，短期数组82的加权平均值等于大约70.32。在块112，将所计算的短期数组82中通过值的加权平均值与通过-没有通过阈值100进行比较，以得出通过-没有通过结论。如果加权平均值小于100，则在块116将测试结论声明为“通过”。如果加权平均值大于或等于100，则在块114将测试结论声明为“没有通过”。基于图8的短期数组82的数据，70.32小于100，以及在块116将测试结论声明为“通过”。

长期分析

如果基于短期数组82的测试结论是不可能的，则控制器18以长期分析来检查长期数组80。如块118所表示的，如果长期数组80不是满的(通常30个条目)，则不采取进一步的动作，并且控制器18返回到块100以采集附加的单个测试数据。如块120所表示的，如果长期数组80是满的，则控制器18前进到执行图7和图7A的长期分析，以确定用长期数组80的现有值是否能得出测试结论，或者是否必须采集附加的单个测试数据。

参考图7，如块200所表示的，控制器18确定长期数组80是否包含任何跨越。如果在块200没有检测到跨越，则在块201计算长期数组80中权重值的平均。如块202所表示的，将所计算的平均的权重值与阈值1.1进行比较，以及将过去30天中执行的单个测试的数目与阈值150进行比较。可替选地，可使用其它适当的阈值。在图示的实施例中，如果所计算的平均的权重值小于1.1或者所执行的测试的总数目小于150，则控制器18不基于长期数组80中的现有测试数据做出测试结论。因此，如图7A的块216所表示的，控制器18等待，直至更多的更高权重的测试值填充长期数组80为止，或者直至通过另一方法或分析，即通过标准直接方法或通过统计方法的短期分析来得出测试结论为止。

如果长期数组80的平均权重值大于或等于1.1，以及测试数目大于或等于150，则确定长期数组80中所有通过值的中值。如块204所表示的，使用该中值通过值得出测试结论。如果中值通过值小于100，则控制器18声明“通过”的测试结论。如果中值通过值大于或等于100，则控制器18声明“没有通过”的测试结论。

如块206所表示的，如果在块200于长期数据800中检测到跨越，则控制器18确定最近的跨越是否发生在15天或更多天以前，即跨越是否发生在长期数组80中前15个条目之前。如块208所表示的，如果最后的跨越发生在15天或更多天以前，以及如果自最后的跨越以来所执行的单个泄漏测试的数目大于或等于75，则控制器18做出若干确定。在块208，控制器18确定长期数组80中自发生最后跨越以来获得的通过值的中值、以及上述通过值的所关联的平均权重值。这包括自、但不包括最后跨越那天以来直至最近获得的通过值为止的全部通过值。如果所计算的这些通过值的平均权重值小于1.25，则不能做出测试结论，以及统计分析返回到图5的块100。如果所计算的这些通过值的平均权重值大于或等于1.25，则可根据块210做出测试结论。在块210，如果中值小于100，则控制器18声明“通过”的测试结论。如果中值大于或等于100，则控制器18声明“没有通过”的测试结论。

再次参考图7的块206，如果最后的跨越发生在小于15天以前，或者自最后的跨越以来的测试的数目小于75，则为了控制器18得出测试结论，必须满足若干条件。如块212所表示的，如果在前15天内已经发生了至少3个跨越，以及在前15天中单个测试的数目至少为75，则长期分析前进到块214，以及可得出测试结论。但是，如图7A的块216所表示的，如果在前15天内已经发生了小于3个跨越，或者在前15中单个测试的数目小于75，则测试结论是不可能的，以及分析返回到图5的块100以采集更多的数据。使用图8中长期数组80的例示性数据，在前15天中检测到4个跨越，以及在前15天中执行了总共223次测试。因而，满足块212的条件，以及分析前进到块214。

在块214，确定长期数组80中来自前15天的通过值的平均权重值。如图7A的块216所表示的，如果所计算的这些通过值的平均权重值小于1.33，则测试结论是不可能的，以及分析返回到块100以采集更多的数据。如果所计算的这些通过值的平均权重值大约或等于1.33，则测试结论可以为可能的，以及分析前进到图7A的块218。使用图8中的长期数组80的例示性数据，来自前15天的通过值的平均权重值等于1.58。因而，满足块214的条件，以及分析前进到块218。

在块218，计算长期数组80中来自前15天的通过值的加权平均值。可根据方程式(3)来计算通过值的加权平均值。另外，如块218所表示的，确定这些通过值的趋势线。图9中图示的例示性趋势线88基于来自图8的长期数组80的例示性数据。如块220所表示的，对所计算的这些通过值的加权平均值以及趋势线的斜率进行检查，以及可根据表3做出测试结论。

表3：趋势线的长期分析

如表3所示，如果趋势线斜率基本上是水平的以及长期数组80的通过值的加权平均值小于100，则测试结论是“通过”。但是，如果趋势线斜率基本上是水平的以及长期数组80的通过值的加权平均值大于或等于100，则测试结论是“没有通过”。

类似地，如果趋势线斜率增加的以及长期数组80的通过值的加权平均值小于80，则测试结论是“通过”。如果趋势线斜率是增加的以及长期数组80的通过值的加权平均值大于或等于80、但小于100，则测试结论是不可能的，以及控制器18必须采集更多的数据。如果趋势线斜率是增加的以及长期数组80的通过值的加权平均值大于或等于100，则测试结论是“没有通过”。

类似地，如果趋势线斜率是减少的以及长期数组80的通过值的加权平均值小于100，则测试结论是“通过”。如果趋势线斜率是减少的以及长期数组80的通过值的加权平均值小于或等于120、但大于99，则测试结论是不可能的，以及控制器18必须采集更多的数据。如果趋势线斜率是减少的以及长期数组80的通过值的加权平均值大于120，则测试结论是“没有通过”。

在一个实施例中，在-1.33与1.33之间(包括端点)的趋势线斜率被认为是“水平”。相应地，小于-1.33的趋势线斜率被认为是“减少”，以及大于1.33的趋势线斜率被认为是“增加”。但是，可实现其他斜率限制来定义“水平”、“增加”、和“减少”。

参考图8，长期数组80中例示性通过值的加权平均值等于大约80.41。参考图9，趋势线88具有大约-0.734的斜率。因此，由于趋势线88的斜率落在-1.33与1.33之间，所以趋势线88基本上是水平的。参考表3的条件，基于图8的长期数组80的测试结论是“通过”。

当完成图7和图7A中的长期分析时，如图5中的块122所表示的，统计方法确定通过长期分析是否得出测试结论。如果没有得出测试结论，则控制器18返回到块100以采集附加的数据。如果得出测试结论，则如块124所表示的，在返回到块100采集附加的数据之前，控制器18根据测试结论声明“通过”或“没有通过”。

只要长期分析未能得出测试结论，分析就返回图5的块100采集附加的数据。重复该循环，直至长期分析得出测试结果为止，或者直至短期分析或标准方法能够得出测试结论为止。

在一个实施例中，当经由标准方法或统计方法得出“通过”的测试结论时，统计方法不复位，而是继续运行。因而，将长期数组80和短期数组82的通过值数据历史保持在控制器18的存储器22中。

在一个实施例中，一旦将短期数组82的所有条目(参见图8)填满，以及只要满足表2的短期标准，则控制器18经由统计方法或标准方法每天提供测试结论。在场所非常繁忙以及短期分析不能产生测试结论的情况下，长期分析可提供30天时间段内的测试结论。

如果通过标准方法或统计方法得出了没有通过的测试结论，以及在没有通过的测试结论的情况下用户已经选中了例示性燃料输送系统10的自动切断，则统计方法将复位以及将等待用户重启例示性燃料属性系统10。在一个实施例中，如果用户将泄漏测试禁用超过所设置的时间限制的时间段，例如3天或任何其它合适的时间段，则统计方法也将复位。在一个实施例中，当统计方法复位时，从控制器18的存储器22中删除通过值数据历史。

在一个实施例中，统计泄漏检测方法增进管道泄漏检测的标准直接方法。两个方法可协力工作，以帮助确保即使繁忙的场所也将保持遵守精确泄漏测试标准。

参考图10-12，提供了图5的统计泄漏检测方法的另一例示性每日分析(块102)和另一例示性长期分析(块120)。可使用图10和图11的每日分析来代替图6的每日分析。类似地，可使用图12的长期分析来代替图7的长期分析。

在图10示出的块102的每日分析中，如块250所表示的，控制器18通过将前一天分割成24个一小时分段来创建小时数组(参见表5)。如本文中所描述的，控制器18使用小时数组根据通过值的时间戳将通过值赋给每个一小时分段。在块251，控制器18用诸如-999的占位符值将小时数组中的每个小时初始化，以及将小时计数器设定成“1”。小时计数器用于使控制器18在块252-256中循环通过小时数组中的每个小时。占位符值用于在该小时中没有执行单个泄漏测试的情况下，占据相应的一小时分段的位置。

在块252-256中，控制器18单步通过小时数组中的每个小时，以及确定存储器22的每日数组中存储的哪个通过值条目具有落在每个小时内的时间戳。表4中图示了例示性每日数组。表5图示了基于来自表4的每日数组的数据的例示性小时数组。如块254所表示的，如果在小时数组所标识的一小时分段中执行了至少一个单个泄漏测试，则控制器18对该小时期间采集的通过值数据执行一系列的计算。

在块254，控制器18计算与包含泄漏测试数据的每个一小时分段内的最高阶权重相关联的通过值的加权平均值。可使用方程式(2)来确定最高阶权重。例如，如果一小时分段的权重值为1、2、3、1、2，则最高阶权重值等于INT(3/2)+1＝2。因而，当确定一小时分段中通过值的加权平均值时，仅使用具有2或大于2的权重值的通过值。

可根据方程式(3)计算通过值的加权平均值。特别地，通过在平均计算中将通过值包括n次，来求加权平均值，其中n是通过值的权重。例如，当确定给定一小时分段中通过值的平均时，具有权重值“2”的通过值将被计数两次。在一个实施例中，如果给定一小时分段中的通过值都具有权重“1”，则控制器18确定一小时分段中通过值的中值，而不是一小时分段中通过值的平均。

在块254，如表5所示，将所计算的通过值的加权平均值存储在小时数组的适当的一小时分段中。另外，计算在通过值的加权平均值的计算中使用的高阶权重的平均值，并将其存储在每日数组中。另外，如表5所示，确定在通过值的加权平均值的计算中包括的单个测试的数目，并将其存储在小时数组中。加权测试的数目等于在加权平均值计算中使用的高阶权重值之和。

表4：每日数组

时间	通过值	测试#(权重)
			01:24:14	73	1
01:36:54	73	2
			01:49:34	64	3
02:22:00	82	1
			02:23:40	73	2
02:36:18	73	3
			02:56:06	82	1
03:14:08	73	1
			03:26:48	99	1
04:10:20	55	1
			04:28:12	73	1
04:58:32	63	1
			05:31:42	71	1
05:49:16	54	1
			06:01:56	72	2
10:42:47	91	1
			12:03:24	73	1
12:21:16	64	1
			13:56:04	73	1
21:10:20	92	1
			22:04:20	84	1
22:59:34	83	1
			23:31:38	74	1

表5：小时数组

小时	平均小时通过值	平均权重值	加权的测试#
				0	无测试	-	-
1	68	2.5	5
				2	73	2.5	5
3	86	1	2
				4	63	1	3
5	63	1	2
				6	72	2	2
7	无测试	-	-
				8	无测试	-	-
9	无测试	-	-
				10	91	1	1
11	无测试
				12	69	1	2
13	73	1	1
				14	无测试	-	-
15	无测试	-	-
				16	无测试	-	-
17	无测试	-	-
				18	无测试	-	-
19	无测试	-	-
				20	无测试	-	-
21	92	1	1
				22	84	2	1
23	74	1	1

例如，参考图4和图5，在该天的第一小时(小时“0”)中没有采集数据。在小时“1”中，执行了3个单个泄漏测试，以及最高的权重值是“3”。使用方程式(2)，使用具有大于或等于“2”的权重值的通过值来计算小时“1”的加权平均值。如表5所示，根据方程式(3)计算通过值73和64的加权平均值，从而导致小时“1”的加权平均值68(四舍五入到最近的整数)。如表5所示，在加权平均值的计算中采用的权重值的平均是(3+2)/2或2.5。类似地，测试的总数目是高阶权重值之和、或5。以类似的方式来计算表5的小时数组的剩余条目。在小时“4”中，由于所有的权重值都是“1”，将通过值的中值、或63用作加权平均值。

如块256所表示的，一旦已经检查了该天中的所有的小时，则控制器18继续到块258。在块258，控制器18计算表5的所有的平均小时通过值的中值，以及计算表5的所有的平均小时通过值的标准差(standard deviation)。例如，基于表5的小时数组中的数据，中值是73，以及标准差是10。控制器将该数据与来自诸如图8的长期数组80的长期数组中的该天的全部测试数目一起存储。

如块260所表示的，控制器18将上界(upper bound)计算为所计算的中值加标准差、或73+10、或83。类似地，控制器18将下界(lower bound)计算为所计算的中值减标准差、或73-10、或63。将上界和下界存储在控制器18的存储器22中。

在块260-268，为了准备长期分析的数据，控制器18单步通过表5的小时数组中的每个小时以及丢弃某些值。如块262所表示的，控制器18丢弃小时数组中位于上界和下界之外的所有小时通过值。另外，如块264所表示的，控制器18还丢弃小时数组中具有平均权重值“1”的所有小时通过值以及与其相关联的仅一个测试。

如块266所表示的，如果在前24小时期间发生了燃料添加，则控制器18丢弃在燃料添加之后一定时间段以内获得的小时通过值。在一个实施例中，丢弃在燃料添加6小时以内获得的所有小时通过值。可替选地，控制器18可对输送时间之后的通过值点执行趋势线分析，以及丢弃那些不在所允许的趋势线之内的点。如块268所表示的，控制器18在单步通过小时数组的每个小时之后前进到块270(参见图11)。

在块260-268的步骤完成之后，获得包含短期分析的数据的临时数组。例如，参见表6所示出的临时数组，其基于来自表4的每日数组和表5的小时数组的数据。

表6：短期分析的临时数组

小时	小时通过值	平均权重值	测试#
				1	68	2.5	5
2	73	2.5	5
				4	64	1	3
5	63	1	2
				6	72	2	2
12	69	1	2

参考图11，控制器18确定在前24小时中是否已经采集了足够的有效数据以继续进行短期分析。如块270所表示的，控制器18对表6的临时数组中剩余小时通过值的数目进行计数。另外，控制器18计算与临时数组中剩余小时通过值相关联的所有权重的平均值。如块272-288所表示的，剩余小时通过值的数目和所计算的临时数组中剩余小时通过值的权重的平均值必须满足表7中设定的标准。如块280所表示的，如果不满足表7的标准，则可用的数据不适合于放置在诸如短期数组82(参见图8)的短期数组上。因而，控制器18必须等待以及采集另一24小时的数据。

表7：短期分析的标准

小时通过值#	最小平均权重值
		1	--
2	2.0
		3	1.67
4	1.5
		5+	1.4

如块290所示，如果满足表7的标准，则控制器18计算表6图示的临时数组中小时通过值的加权平均值。可根据方程式(3)计算加权平均值。相应地，控制器18将下面的值存储在短期数组82中：所计算的临时数组通过值的加权平均值，所计算的临时数组中的权重的平均值，以及临时数组中的测试的总数目。

例如，表6中图示的临时数组中的6个小时通过值的平均权重值是 1.67。因为1.67大于表7中所要求的权重1.4，可在短期分析中使用表6的临时数组中存储的数据。相应地，在短期数组82中存储加权平均值69、平均权重值1.67、以及总测试计数19。

在某些情况下，在24小时时间段的结尾采集和分析的数据可能不适合于放置在短期数组82中。在这些情况下，在控制器18采集更多数据以及执行另一分析之前，将过去另一24小时。一旦数据分析的结果是可接受的，则将数据放置在短期数组82中。

如上所述，当完成每日分析时，统计分析返回到图5的主框图以执行短期分析。

当短期数组82是满的以及标准方法已经不能得出结论时，则由于每日分析所执行的预先筛选以及任何“跨越”天的消除，短期数据被认为是有效的和稳定的。应该通过该点将热转变的影响过滤掉，以及可计算短期数组82的过去10个条目的中值。如果中值小于100，则控制器18声明“通过”的测试结论。如果中值至少为100，则控制器18声明“没有通过”的测试结论。

当无论通过标准方法还是通过短期分析得出测试结论时，不丢弃关于短期数组82的值。一旦短期数组82已经到达了最大长度，说明性地为长度10，则将附加的每日数据放置在短期数组82的顶部，以及丢弃最旧的数据。因而，短期数组82总是表示最近的数据历史。

在一个实施例中，如果短期分析和标准直接方法均未能产生测试结论，则控制器18前进到图12和图12A示出的长期分析。当长期数组80到达最大长度时，说明性地为长度30，则执行长期分析。

参考图12，如块292所示，控制器18确定长期数组80中是否发生任何跨越。如块294和块296所表示的，如果长期数组80中没有发生任何跨越以及如果总测试数目大于或等于25，则计算长期数组80中的所有通过值的中值。小于100的中值导致“通过”的测试结论，以及大于或等于100的中值导致“没有通过”的测试结论。如果总测试数目小于25，则不能做出测试结论，以及系统等待附加的天以采集附加的数据。因此，数据的有效性基于具有长期稳定性(长期数组80中无跨越)以及基于在延长的时间段上执行足够数目的单个泄漏测试。

如块298所示，如果在长期数组80中发生一个或更多个跨越，以及如果最近的跨越发生在至少10天以前，则测试结论是可能的。如块300 所表示的，控制器18确定长期数组80中自发生最近的跨越以来所获得的通过值的中值，以及长期数组80中自发生最近的跨越以来所获得的通过值的所关联的平均权重值。这包括自、但不包括最近的跨越天以来直至最近获得的通过值为止的所有通过值。如果所计算的这些通过值的平均权重值小于1.33，则不能做出测试结论。如果所计算的这些通过值的平均权重值大于或等于1.33，则可根据块304中设定的标准来做出测试结论。在块304，如果中值小于100，则控制器18声明“通过”的测试结论。如果中值大于或等于100，则控制器18声明“没有通过”的测试结论。因此，数据的有效性是基于自最近的跨越以来所过去的时间，以及基于对更高的加权的通过值的更高比例的要求。

如块302所表示的，如果最近的跨越发生在小于10以前，以及如果在前15天以内发生了至少3个跨越，则如果满足一定的标准仍可做出测试结论。否则，如图12A的块308所表示的，不能做出测试结论，以及分析返回到图5。

在块306，确定长期数组80中来自前15天的通过值的平均权重值。如果所计算的这些通过值的平均权重值小于1.33，则测试结论是不可能的，以及控制器18必须采集更多的数据。如果所计算的这些通过值的平均权重值大于或等于1.33，则测试结论是可能的，以及分析前进到图12A的块310。在块310，计算长期数组80中来自前15天的通过值的加权平均值。可根据方程式(3)来计算这些通过值的加权平均值。另外，确定这些通过值的趋势线。例示性趋势线可为图9的趋势线。如块312所表示的，检查所计算的这些通过值的加权平均值以及趋势线的斜率，以及可根据表3做出测试结论。

如果不满足表3的标准，则不能做出结论。因而，控制器18必须等待另一天以采集更多的测试通过值。重复该循环直至长期分析得出测试结论为止、或者直至短期分析或标准方法能够得出测试结论为止。

在本公开的一个实施例中，提供了一种统计管道泄漏检测方法和设备。该统计管道泄漏检测方法包括：在整个一天24小时中的分送区间之间，采集短的单个泄漏测试结果值。可在一天结束时分析和精简单个泄漏测试结果值，以及为了在随后时间进行分析而将单个泄漏测试结果值放置在滚动历史数组(rolling history array)中。该统计管道泄漏检测方法可基于每个单个泄漏测试结果在一连串连续的单个泄漏测试中的相对位置，将权重值“品质指数(figure of merit)”赋给每个单个泄漏测试结果。为了最小化单个测试结果中热膨胀错误的影响，该统计管道泄漏检测方法可过滤掉较低的加权的泄漏测试值。为了最小化单个测试结果中热膨胀误差的影响，该统计管道泄漏检测方法可丢弃在燃料添加之后设定时间量以内发生的单个测试泄漏测试结果。

在本公开的一个实施例中，提供了一种统计管道泄漏方法，其为了基于在相对短的天数内较高的加权的单个测试的加权平均值来产生管道紧密测试结论，而采用仅使用较高的加权的单个测试结果的短期单个测试采集时间段。

在本公开的一个实施例中，提供了一种统计管道泄漏检测方法，其为了基于在与短期采集相比较而言更长的时间段内采集的给定权重组中单个测试的中值的加权平均值来产生管道紧密测试结论，而采用使用所有的单个测试结果的长期单个测试采集时间段。

在本公开的一个实施例中，提供了一种统计管道泄漏检测方法，其既采用短期单个测试采集时间段，又采用长期单个测试采集时间段，从而如果短期分析的测试结果质量约束不允许管道紧密测试结论，则只要用每日测试结果填充长期分析的更长的历史数组，长期分析就将产生结果。

在本公开的一个实施例中，提供了一种统计管道泄漏检测方法，从而如果先前的单个测试结果突然从通过改变状态到没有通过、或者从没有通过改变状态到通过，则为了在稍后的时间内确保正确的管道紧密结论，短期管道紧密结论和长期管道紧密结论将被延迟。

尽管已经将本本法描述为具有例示性设计，但是可在本公开的精神和范围内对本本发明做进一步修改。所以，本申请旨在覆盖使用本发明一般原理的对本发明的任何变型、用途或改编。另外，本申请旨在覆盖离开本公开的例如在本发明所属的技术领域内的公知常识或常用技术手段的范围之内的偏离。

Claims

1.一种用于包括燃料管道的燃料输送系统的泄漏检测系统，所述泄漏检测系统包括：

压力传感器，耦接到所述燃料管道；

控制器，耦接到所述压力传感器，并被配置成基于所述压力传感器的输出在燃料输送的时间段之间对管道执行多个泄漏测试，每个相应的泄漏测试产生被控制器用来确定对所述燃料管道在相应的测试区间期间的泄漏速率的测量的测试数据，所述控制器基于对所述多个泄漏测试的至少一部分的泄漏速率的测量、对所述部分中发生在第一燃料输送事件之前的第一泄漏测试的泄漏速率的测量以及对所述部分中发生在所述第一燃料输送事件之后的第二泄漏测试的泄漏速率的测量，来确定所述燃料管道中的泄漏的存在。

2.如权利要求1所述的泄漏检测系统，其中，所述控制器通过确定与所述测试区间相关联的泄漏速率以及将所述泄漏速率与阈值泄漏速率进行比较，来确定所述相应的测试区间的测量。

3.如权利要求2所述的泄漏检测系统，其中，所述相应的测试区间的测量包括具有指示泄漏状态的第一范围值以及指示未泄漏状态的第二范围值的通过值。

4.如权利要求3所述的泄漏检测系统，其中，通过确定与所述测试区间相关联的泄漏速率占所述阈值泄漏速率的百分比，来确定所述相应的测试区间的所述通过值。

5.如权利要求3所述的泄漏检测系统，其中，所述相应的测试区间的测量还包括对应于所述通过值的权重值，所述权重值表示所述通过值的准确度。

6.如权利要求5所述的泄漏检测系统，其中，所述权重值是对自前一燃料输送事件以来所执行的多个泄漏测试的测量。

7.如权利要求5所述的泄漏检测系统，其中，所述控制器确定采集时帧中多个相应的测试区间的相应的通过值和相应的权重值。

8.如权利要求7所述的泄漏检测系统，其中，所述采集时帧是24小时时帧。

9.如权利要求7所述的泄漏检测系统，其中，所述控制器通过以下之一来确定所述燃料管道中的泄漏的存在：具有持续多个采集时帧的第一时帧的第一分析，和具有持续多个采集时帧的第二时帧的第二分析，所述第二时帧长于所述第一时帧。

10.如权利要求9所述的泄漏检测系统，其中，在每个采集时帧的所述第一分析中，确定加权平均通过值，以及确定平均权重值。

11.如权利要求10所述的泄漏检测系统，其中，针对所述第一时帧的每个采集时帧，当所述采集时帧的所述平均权重值小于基于所述采集时帧中测试区间的数目而设定的阈值量时，丢弃所述多个相应的测试区间的相应的通过值和相应的权重值。

12.如权利要求10所述的泄漏检测系统，其中，分析所述第一时帧的采集时帧中的至少一部分的所述加权平均通过值和平均权重值，以确定所述燃料管道中的泄漏的存在。

13.如权利要求12所述的泄漏检测系统，其中，根据所述第一时帧的采集时帧的所述部分的所述加权平均通过值和平均权重值，来确定所述第一时帧的加权平均通过值，当所述第一时帧的所述加权平均通过值大于阈值时，所述控制器确定所述燃料管道中的泄漏的存在，而当所述第一时帧的所述加权平均通过值小于所述阈值时，所述控制器确定所述燃料管道中的泄漏的不存在。

14.如权利要求12所述的泄漏检测系统，其中，当检测到所述加权平均通过值中的不稳定性时，所述控制器丢弃所述第一时帧的采集时帧的所述部分的所述加权平均通过值和平均权重值。

15.如权利要求9所述的泄漏检测系统，其中，在每个采集时帧的所述第二分析中，确定加权平均通过值，确定平均权重值，以及确定测试区间的总数目。

16.如权利要求15所述的泄漏检测系统，其中，分析所述第二时帧的采集时帧中的至少一部分的所述加权平均通过值、所述平均权重值、以及所述测试区间的总数目，以确定所述燃料管道中的泄漏的存在。

17.如权利要求16所述的泄漏检测系统，其中，如果所述第二时帧的测试区间的总数目之和超过测试区间阈值，以及所述第二时帧的采集时帧的所述平均权重值的平均超过权重平均阈值，则所述控制器基于所述第二时帧的中值加权平均通过值与阈值的比较，来确定所述燃料管道中的泄漏的存在。

18.如权利要求16所述的泄漏检测系统，其中，所述第二时帧的采集时帧的所述部分包括在加权平均通过值中相对于跨越值的跨越之后的所有采集时帧。

19.一种用于检测包括燃料管道的燃料输送系统中的泄漏的方法，该方法包括步骤：

当在多个测试区间期间没有正通过所述燃料输送系统分送燃料时，监测所述燃料管道中的压力，所述多个测试区间持续所述燃料输送系统的至少一个燃料输送事件；

针对每个测试区间，用电子控制器确定对所述燃料管道在所述测试区间期间的泄漏速率的测量；以及

基于所述多个测试区间的测量，用所述电子控制器确定所述燃料输送系统的所述燃料管道是否包括大于阈值量的泄漏。

20.如权利要求19所述的方法，其中，针对每个测试区间，通过确定与所述测试区间相关联的泄漏速率以及将所述泄漏速率与阈值泄漏速率进行比较，来确定所述测试区间的测量。

21.如权利要求20所述的方法，其中，所述测试区间的测量包括具有指示泄漏状态的第一范围值以及指示未泄漏状态的第二范围值的通过值。

22.如权利要求21所述的方法，还包括步骤：通过确定与所述测试区间相关联的泄漏速率占所述阈值泄漏速率的百分比，用所述电子控制器来确定所述测试区间的通过值。

23.如权利要求21所述的方法，其中，所述测试区间的测量还包括对应于所述通过值的权重值，所述权重值表示所述通过值的准确度。

24.如权利要求23所述的方法，其中，所述权重值是对自前一燃料输送事件以来所执行的多个泄漏测试的测量。

25.如权利要求23所述的方法，还包括步骤：在采集时帧中存储多个相应的测试区间的相应的通过值和相应的权重值。

26.如权利要求25所述的方法，其中，所述采集时帧是24小时时帧。

27.如权利要求25所述的方法，其中，用所述电子控制器通过以下之一来确定所述燃料管道中的泄漏的存在：具有持续多个采集时帧的第一时帧的第一分析，和具有持续多个采集时帧的第二时帧的第二分析，所述第二时帧长于所述第一时帧。

28.如权利要求27所述的方法，其中，在所述第一分析中，还包括步骤：

用所述电子控制器确定每个采集时帧的加权平均通过值；以及

用所述电子控制器确定每个采集时帧的平均权重值。

29.如权利要求28所述的方法，针对所述第一时帧的每个采集时帧，还包括步骤：当所述采集时帧的所述平均权重值小于阈值量时，丢弃所述多个相应的测试区间的所述相应的通过值和所述相应的权重值，所述阈值量基于所述采集时帧中的测试区间的数目。

30.如权利要求28所述的方法，还包括步骤：用所述电子控制器分析所述第一时帧的采集时帧中的至少一部分的所述加权平均通过值和所述平均权重值，以确定所述燃料管道中的泄漏的存在。

31.如权利要求30所述的方法，还包括步骤：

根据所述第一时帧的采集时帧的所述部分的所述加权平均通过值和平均权重值，用所述电子控制器来确定所述第一时帧的加权平均通过值；以及

当所述第一时帧的所述加权平均通过值大于阈值时，用所述电子控制器确定所述燃料管道中的泄漏的存在，而当所述第一时帧的所述加权平均通过值小于所述阈值时，用所述电子控制器确定所述燃料管道中的泄漏的不存在。

32.如权利要求30所述的方法，还包括步骤：当检测到所述加权平均通过值中的不稳定性时，丢弃所述第一时帧的采集时帧的所述部分的所述加权平均通过值和平均权重值。

33.如权利要求27所述的方法，其中，在所述第二分析中，还包括步骤：

用所述电子控制器确定每个采集时帧的加权平均通过值；

用所述电子控制器确定每个采集时帧的平均权重值；以及

用所述电子控制器确定每个采集时帧的测试区间的总数目。

34.如权利要求33所述的方法，还包括步骤：用所述电子控制器分析所述第二时帧的采集时帧中的至少一部分的所述加权平均通过值、所述平均权重值、以及所述测试区间的总数目，以确定所述燃料管道中的泄漏的存在。

35.如权利要求34所述的方法，还包括步骤：

用所述电子控制器确定所述第二时帧的测试区间的总数目之和是否超过测试区间阈值；

用所述电子控制器确定所述第二时帧的采集时帧的所述平均权重值的平均是否超过权重平均阈值；以及

用所述电子控制器基于所述第二时帧的中值加权平均通过值与阈值的比较，来确定所述燃料管道中的泄漏的存在。

36.如权利要求34所述的方法，其中，所述第二时帧的采集时帧的所述部分包括在加权平均通过值中相对于跨越值的跨越之后的所有采集时帧。