CN102539077B - 大罐统计物料平衡检漏方法及检漏系统 - Google Patents

Abstract

本发明为一种大罐统计物料平衡检漏方法及其检漏系统。该检漏方法建立了大罐物料平衡模型，给出了油品质量预测值和实测值计算方法，对大罐倾斜和凹陷问题给出了误差修正方法，并用序贯概率比检验的方法对油品质量预测值和实测值之差的样本序列进行检验，得到油罐泄漏、油罐无泄漏和不确定三个定性的检测结果和泄漏率估计值、泄漏检出时间两个定量的检测结果；其检漏系统由油罐自动计量装置、信息采集装置和监控主机组成，具有硬件成本低，能够在规定的误报率和漏报率内，以最短的时间检测出大罐小泄漏的优点。

Description

大罐统计物料平衡检漏方法及检漏系统

技术领域

本发明属于油罐泄漏检测技术领域，涉及油罐自动计量技术和数据分析技术在大型油罐（简称大罐）泄漏检测中的综合应用。

背景技术

储油罐区是油库集中储存油品的重要部位，具有占地面积广、油品储存量大、爆炸危险等级高的特点。区内建造有100m³至120000m³的大型油罐，其储存的油品具有毒性、挥发性和易燃易爆性。随着使用年限的临近，油罐容易因罐壁罐底腐蚀穿孔或罐体破损等而发生油品泄漏，一旦发生漏油事故，将对人的生命造成巨大安全威胁，对周围环境造成严重的污染，直接或间接地对油库造成不可估量的经济损失。

目前，国内外对油罐泄漏的检测方法主要有泄漏油品检测的方法、基于无损检测的方法及基于物料平衡的方法。

1.泄漏油品检测的方法。以罐外的空气、土壤或水环境为对象，通过检测其中是否含有油或油气判断油罐是否发生泄漏，具有代表性的有示踪剂法、油膜检漏法、油罐基础层检漏法、电场感应检漏法、油气检漏法、电缆检漏法和光纤检漏法等。

2.基于无损检测的方法。包括超声波法、漏磁法、涡流法及声发射检测等，但超声波检测、漏磁检测等方法仅是一种纯粹的钢板腐蚀检测方法，还无法对油罐的泄漏程度做出分析和判断，目前只有声发射检测方法能够进行油罐泄漏的检测。

3.基于物料平衡的方法。通过油罐计量，检测罐内储存油品不平衡量的存在，以此判断油罐是否发生泄漏。

考虑到目前多数油库已经配备了油罐自动计量装置，前两种方法都需要额外安装各种检漏装置，只有基于物料平衡的方法可以利用现有的油罐计量装置来检测泄漏，检漏成本更低。但受计量精度的影响，小泄漏在短时间内难以使大型油罐中的油品液位、压力等参数值产生明显的变化，因此，基于物料平衡的方法难以在短时间内准确地检测出大罐的小泄漏。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于统计学原理和物料平衡原理相结合的，能够在规定的误报率和漏报率内，以最短的时间检测出大罐小泄漏的方法，同时还提供一种基于上述方法的大罐泄漏检测系统。

本发明所述的一种针对油库大型油罐的统计物料平衡检漏方法包括以下实施步骤。

1.根据实际油库的工艺流程，对每个油罐建立物料平衡模型，并以此模型预测每日的罐内油品质量值，得到油品质量预测值序列。

2.利用液位计和压力变送器测量罐内油品的液位、罐底油品压力、罐顶油蒸气压力，利用多点温度传感器测量多点油温。为克服大罐温度分层对质量计量的影响，当液位大于6米时将油品分成距液面1米以内的上层、距罐底5米以内的下层和中间层，取各层油品温度的平均值，用混合法分别计量各层油品质量，最后进行累加，得到全罐油品的质量；液位小于6米时将油品分成以液面下1米为分界的上下两层，质量计量方法同上。油品参数测量时，各传感器需连续测量10次，利用狄克松准则去除粗大误差，再取平均值以减小随机误差。基于此，得到油品质量实测值序列。

3.当大罐发生罐体倾斜或罐壁凹陷时，用测量得到的倾斜角度和凹陷处高度、凹陷深度、凹陷半径等参数对质量实测值进行修正。

4.将每日的油品质量预测值与误差修正后的实测值相减，得到质量差序列。利用序贯概率比检验的方法对质量差序列进行检验，令原假设μ₀＝0，备选假设μ₁＝θ₀/σ，其中，θ₀这样取值：当质量差序列中最后10个样本值拟合直线的斜率大于零时，用该斜率作为θ₀的值，当斜率小于零时，直接令μ₁＝0.9；σ取误差修正后的质量差序列的标准差。若要求的检漏误报率为α，漏报率为β，则检验的判漏门限值A和判定无泄漏的门限值B这样确定：A＝ln[β/(1-α)]，B＝ln[(1-β/)α]。

5.通过序贯概率比检验，得到油罐泄漏、油罐无泄漏和不确定三种定性的检测结果，同时，用质量差序列中最后10个样本值拟合直线的斜率作为泄漏率的估计值，得到估计的泄漏率和泄漏检出时间两个定量的检测结果。

基于上述方法的一种针对油库大型油罐的统计物料平衡检漏系统由油罐自动计量装置、信息采集装置和上位PC机组成，油罐自动计量装置用于实时计量罐内油品的液位、压力、温度等参数值，信息采集装置用于获取自动计量装置的输出信号，并将信息传输至上位机，上位机安装有OPC服务器和泄漏检测软件，OPC服务器负责接收现场传来的数字信号和模拟信号，泄漏检测软件采用WinCC与Matlab混合编程的方法实现,从OPC服务器中获取需要的数据并进行统计分析，最终得到检测结果。

本发明的有益效果是：除现有的油罐计量装置外，无需另外购买和安装专门的探漏装置；改进了油品质量计量方法和油罐倾斜变形的修正方法，使检漏软件获取的数据更加准确和可靠；克服了现有物料平衡方法难以在短时间内准确判断出大罐小泄漏的缺点，利用统计学的原理进行数据分析，在确定的误报率和漏报率的基础上提高了小泄漏的检出时间。

附图说明

图1为油库的工艺流程；

图2为大罐自动计量装置实测数据曲线；

图3为序贯概率比检验结果。

具体实施方式

实施例.举此例来说明本发明的具体实施方式。本例是在油库实际油罐上进行的实验，油库的工艺流程如图1所示，基于此，建立油罐物料平衡模型。以检测的第一天计量得到的质量值作为质量预测值序列的初值M₀，第二天的质量预测值为M₁，主要有以下5种情况。

（1）若油罐无收发油作业，则：

M₁＝M₀-M_loss   (1)

其中：M_loss为油品蒸发损耗质量，可通过瓦廖夫斯基—契尔尼金公式计算。

（2）若大罐从铁路油槽车收油，则：

$M_1=M_0+(M_{\mathrm{ycc}}-M_{\mathrm{ycc}}^{\′}-\mathrm{\Δ}{M}_{\mathrm{fkg}})-M_{\mathrm{loss}}---\left(2\right)$

其中：M_ycc为油槽车内油品质量，为油槽车底油质量，ΔM_fkg为放空罐内质量变化量。

（3）若大罐向铁路油槽车发油，则：

M₁＝M₀-(M_ycc+ΔM_fkg)-M_loss   (3)

（4）若两大罐间进行转罐，则：

M₁＝M₀-(ΔM_B+ΔM_fkg)-M_loss   (4)

其中：ΔM_B为另一个大罐内的油品质量变化量。

（5）若大罐向零发油区的中继罐发油，则：

M₁＝M₀-(ΔM_zzg+ΔM_fkg)-M_loss   (5)

其中：ΔM_zzg为中继罐内的油品质量变化量。

第n天的质量预测值以此类推，得到质量预测值序列。

实验进行60天，大罐实际运行情况如下：前10天，大罐静止储油，第11天，大罐向中继罐发油，大罐液位的真值下降0.161m，罐底压力真值下降1223.5Pa，中继罐油品质量增加34330kg，放空罐油品增加1050kg；从第31天开始，每天从罐内取出20L油品。60天内，各传感器测量数据如图2所示，由此得到质量的实测值序列。

对传感器测量数据进行粗大误差去除和随机误差修正，并将油品质量预测值与实测值相减，得到质量差ΔM的序列，其标准差σ＝167.639，令随机变量x＝ΔM/σ，对其分布均值μ提出假设H₀:μ＝0,H₁:μ＝θ₀/σ，定义参数μ的似然函数如下：

$L\left(\mathrm{\μ}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Π}}}f(x_i,\mathrm{\μ})---\left(6\right)$

构造统计量l_n(x)，并对其取对数，得到：

$1n{l}_n\left(x\right)=1n\frac{L_n\left({\mathrm{\μ}}_2\right)}{L_n\left({\mathrm{\μ}}_1\right)}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}1n\frac{f(x_i,{\mathrm{\θ}}_0/\mathrm{\σ})}{f(x_i,0)}=\frac{{\mathrm{\θ}}_0}{\mathrm{\σ}}\·\underset{i=i}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i-\frac{n{({\mathrm{\θ}}_0/\mathrm{\σ})}^2}{2}---\left(7\right)$

若检验结果的误报率设为α，漏报率设为β，则检验的判漏门限值A和判定无泄漏的门限值B这样确定：A＝ln[β/(1-α)]，B＝ln[(1-β/)α]。当lnl_n(x)≥B时，判断油罐发生泄漏；当lnl_n(x)≤A时，判断油罐无泄漏；当lnl_n(x)处于A、B之间时为不确定结论。如图3所示，在泄漏发生后的第16天，系统得出油罐泄漏的判断，估计的泄漏率为13.072kg/d。

实际上，16天内泄漏的油品仅320L，引起大罐液位的变化不到2mm，而液位计的计量误差一般在1～3mm，因此，普通的方法难以从中判断出大罐的泄漏。由此可见，本发明能够在规定的误报率和漏报率下快速、有效地检测出大罐存在的小泄漏。

Claims (5)

1.一种针对油库大型油罐的统计物料平衡检漏方法，其特征是：根据实际油库的工艺流程，对每个油罐建立物料平衡模型，并以此模型预测每日的罐内油品质量值，得到油品质量预测值序列；将每日的油品质量预测值与误差修正后的实测值相减，得到质量差序列；利用序贯概率比检验的方法对质量差序列进行检验，令原假设μ₀=0，备选假设μ₁=θ₀/σ，其中，θ₀这样取值：当质量差序列中最后10个样本值拟合直线的斜率大于零时，用该斜率作为θ₀的值，当斜率小于零时，直接令μ₁=0.9；σ取误差修正后的质量差序列的标准差；若要求的检漏误报率为α，漏报率为β，则检验的判漏门限值A和判定无泄漏的门限值B这样确定：A=ln[β/(1-α)]，B=ln[(1-β)/α]。

2.根据权利要求1所述的一种针对油库大型油罐的统计物料平衡检漏方法，其特征是：利用液位计和压力变送器测量罐内油品的液位、罐底油品压力、罐顶油蒸气压力，利用多点温度传感器测量多点油温；油品参数测量时，各传感器需连续测量10次，利用狄克松准则去除粗大误差，再取平均值以减小随机误差。

3.根据权利要求1所述的一种针对油库大型油罐的统计物料平衡检漏方法，其特征是：为克服大型油罐温度分层对质量计量的影响，当液位大于6米时将油品分成距液面1米以内的上层、距罐底5米以内的下层和中间层，取各层油品温度的平均值，用混合法分别计量各层油品质量，最后进行累加，得到全罐油品的质量；液位小于6米时将油品分成以液面下1米为分界的上下两层，质量计量方法同上，从而得到油品质量实测值序列。

4.根据权利要求1所述的一种针对油库大型油罐的统计物料平衡检漏方法，其特征是：当大型油罐发生罐体倾斜或罐壁凹陷时，用测量得到的倾斜角度和凹陷处高度、凹陷深度、凹陷半径参数对质量实测值进行修正。

5.根据权利要求1所述的一种针对油库大型油罐的统计物料平衡检漏方法，其特征是：通过序贯概率比检验，得到油罐泄漏、油罐无泄漏和不确定三种定性的检测结果，同时，用质量差序列中最后10个样本值拟合直线的斜率作为泄漏率的估计值，得到估计的泄漏率和泄漏检出时间两个定量的检测结果。

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