CN102563362B - 压缩空气系统管网泄漏智能检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及故障诊断技术，旨在提供一种压缩空气系统管网泄漏智能检测方法及系统。包括：由安装于终端输送管网上的传感器采集压缩空气的压力、温度和流量，并将信号传送至低通滤波电路，对接收到的信号进行粗过滤，再由A/D转换电路经下位机传回上位机；上位机以实际测得的起终点数据为基础得到气体的流动参数随时间和管线长度的变化关系，然后比较理论输出与实际输出来实现管网泄漏检测。本发明的检测技术具有泄漏检测准确性高，准确性超过95％；误报率低，低于3％；检测时间短，小于55s；灵敏度高，大于管道输量1.5％的泄漏量可检测。在泄漏定位时具有精度高，定位精度误差小于管道全长的1％。在线检测避免了工厂停工以及人工检测的劳动强度。

Description

压缩空气系统管网泄漏智能检测方法及系统

技术领域

本发明涉及故障诊断技术领域，特别是涉及一种基于实时瞬态模型法进行压缩空气系统管网泄漏智能检测的方法及系统。

背景技术

压缩空气系统包括空气压缩机、冷却干燥设备、过滤设备、储气罐、输送管网等主要元件，根据不同行业要求为生产工艺提供具有一定压力的气流。由于安全、洁净、易于控制等有利因素，广泛应用于汽车、轮胎、纺织、半导体、化工、电力、钢铁、食品等行业。但压缩空气系统中能量浪费现象十分严重，压缩空气系统能耗的96％为工业压缩机的耗电，我国工业压缩机的耗电量2006年1800亿度，2007年高达2000亿度，约占全国总耗电量的6％。而当前GDP约为我国1.2倍的日本的工业压缩机耗电量仅为400亿度。这说明我们在调整产业经济结构的同时，还需大力提高压缩空气系统的能源利用效率。

压缩空气的产生需要相当多的能源投入，然而由于其无色无味，使得使用者对于其运送过程中管网的泄漏常常较不重视，因而造成能源浪费，这也是压缩空气系统中重要的能量损失。通过大量实践测试对压缩空气耗气量所占比例的统计分析结果表明：管网泄漏量经常占到系统产气量的20％-30％。对于孔径为4毫米的泄漏孔，它在6bar压力时因空气泄漏造成的功率损耗就达到6.5kW，全年泄漏损失的电量超过5万度，每年会浪费超过3万元人民币。此外，管网泄漏还会造成压缩空气系统运行效率的下降，并由于频繁的启停使设备使用寿命下降。

因此，需要对压缩空气系统管网进行实时的检测，以期能及时地发现泄漏并对泄漏点进行定位。而目前主要采用的检测方法分为在线和离线两种。离线的检测方式一类是使用超声波枪在全厂停工时进行检测，一类是基于磁通、涡流、摄像等投球技术的管内检测法，称作管道爬行机或PIG。在线的检测方法是基于管线压力、温度、流量、振动等运行参数的外部检测法，应用较多的有流量差、压力差、负压波以及声波法，这类方法费用较低并且可以连续在线监测，但定位精度低，泄漏事故的漏报、误报率高。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，克服现有技术中的不足，提供一种灵敏度高、误报率低的压缩空气系统管网泄漏智能检测方法及系统，能对压缩空气输送管网在线实时进行泄漏检测及泄漏点精确定位。

为了实现本发明的目的，本发明采用的技术方案是：

提供一种压缩空气系统管网泄漏智能检测方法，包括以下步骤：

(1)由安装于终端输送管网上的传感器采集管网中每段管道起点和终点处压缩空气的压力、温度和流量，并将信号传送至低通滤波电路；

(2)低通滤波电路对接收到的信号进行粗过滤，去除干扰和采样噪声之后再传送至A/D转换电路，由A/D转换电路转变成数字信号后传送至下位机；下位机将采集到的数字信号传回上位机；

(3)上位机接收数据后，先由其内置的精过滤模块采用滑动平均与小波变换相结合的滤波算法进一步还原数据信号的真实值，然后由仿真运算模块对管道中的气体建立严格的数学模型，并使用基于隐式中心有限差分法的快速瞬态数值模拟技术对非线性方程组进行数值求解，以实际测得的起终点数据为基础得到气体的流动参数随时间和管线长度的变化关系，然后比较理论输出与实际输出来实现管网泄漏检测；

具体的步骤如下：

<a>建立压缩空气输送管网中任一条无分支、均质的管道中流体的基本方程：

动量方程： $\frac{\&PartialD;\left(\mathrm{\&rho;v}\right)}{\&PartialD;t}+\frac{\&PartialD;({\mathrm{\&rho;v}}^2+P)}{\&PartialD;x}=-\mathrm{\&rho;F}$

F＝f×v×|v|/2d+gsinθ

能量方程：

$-\frac{\&PartialD;Q}{\&PartialD;x}\left(\mathrm{\&rho;vA}\right)=\frac{\&PartialD;}{\&PartialD;t}\left[\left(\mathrm{\&rho;A}\right)(u+\frac{v^2}{2}+\mathrm{gs})\right]+\frac{\&PartialD;}{\&PartialD;x}\left[\left(\mathrm{\&rho;vA}\right)(u+\frac{v^2}{2}+\mathrm{gs})\right]$

连续性方程： $\frac{\&PartialD;\left(\mathrm{\&rho;Av}\right)}{\&PartialD;x}+\frac{\&PartialD;\left(\mathrm{\&rho;A}\right)}{\&PartialD;t}=0$

体积元内气体状态方程：P＝ραRT

上述方程式中：v为气体的流速，m/s；P为气体的压力，Pa；ρ为气体的密度，kg/m³；T为气体的温度，K；f为摩阻系数；d为管道内径，m；A为管道流通面积，m²；R为通用气体常数；α为气体压缩系数；θ为管道与水平线间的倾角，rad；g为重力加速度，m/s²；Q为管内气流向周围环境的散热流量，m³/s；u为单位质量气体的内能，J/kg；s为管道上各横截面处的高程，m；x为管长变量，m；t为时间变量，s；F为气体流动加速度，m/s²。

<b>对于上述方程中的5个未知量(ρ，v，P，u，T)，通过管道起点和终点处的边界条件Q₁＝f(P₁，T₁)、Q₂＝f(P₂，T₂)，采用隐式中心有限差分法求解得到管道中各点任一时刻的压力、流量值；

<c>利用管道起点和终点处压缩空气的压力、温度和流量数据，对管道通过实时瞬态模型法进行仿真；将起点参数仿真得到的终点压力与实际测量的终点压力作比较，同时将终点参数仿真得到的起点压力与实际测量的起点压力作比较；设压力差值＝(仿真值-实测值)/实测值，当起点与终点的压力差值不同时大于压力报警门限时，则认为管道不存在泄漏；

而若均同时大于压力报警门限时，则还需确认管道内理论流量与实际流量的差值是否超过流量报警门限；管道的理论流量通过现场实际测得的起点和终点处数据为基础，通过输量公式Q＝vρπd²/4仿真得出；然后利用理论流量与管道实测的起终点流量进行比较：设流量差值＝(仿真值-实测值)/实测值，当两者之间的差值大于流量报警门限时，同时起终点压力测量值与仿真值之间的差值也均大于压力报警门限时，则认为压缩空气系统管网发生泄漏。

本发明中，还包括对泄漏点的定位：

<a>以现场实测的起点和终点处的压力和流量数据作为边界条件，分别模拟出一条管线沿线的压力变化曲线，这两条压力变化曲线的交点就是管线的泄漏点；

<b>由实时采集到的压力数据，根据输气管输量公式得到理论流量，然后用这个理论流量与现场实测的起点和终点处流量数据进行比较，进行泄漏点定位；

流量变化的定位方程为：

$X_Q=\frac{\mathrm{DQ}2}{\mathrm{DQ}1+\mathrm{DQ}2}\&times;\frac{2Q-\mathrm{DQ}2}{2Q+\mathrm{DQ}1-\mathrm{DQ}2}\&times;L$

通过压力梯度与流量变化得到的定位值线性组合：

X＝αX_P+(1-α)X_Q    α∈(0，1)

上述方程式中：X_Q为流量变化得到的泄漏位置；DQ1、DQ2为起、终点理论流量与实际流量之差；Q为理论流量；L为管道长度；X、X_P、X_Q分别代表线性组合得到的泄漏位置、通过压力梯度得到泄漏位置、通过流量变化得到的泄漏位置；α是根据检测要求以及两种方法的测量精度通过试验确定的权值系数。

本发明中，上位机根据检测结果发出相应的泄露报警信号。

本发明还进一步提供了一种用于实现前述方法的系统，包括安装于终端输送管网中每段管道起点和终点处的压力传感器、温度传感器和流量传感器；该系统还包括低通滤波电路、A/D转换电路、下位机和上位机；所述各传感器分别通过电缆连接至低通滤波电路，低通滤波电路、A/D转换电路、下位机和上位机通过电缆依次连接。

作为改进，所述上位机中内置了用于实现所述泄漏检测或泄露点定位的方法的软件功能模块。

作为改进，所述下位机为PLC200。

本发明的传感器是由在终端输送管网上的高性能压力传感器、温度传感器以及应力式涡街流量传感器组成。传感器与管道中的压缩空气直接接触，负责采集管网中每段管道起终点压缩空气的压力、温度、流量并传送其信号。

由于现场采集的信号中存在各种干扰信号(周期干扰信号、非周期干扰信号、平稳信号和非平稳信号等)，使得传感器检测到的信号是一个包含各种干扰的混杂信号。如果将这样的信号直接送入后续的数据/信号分析环节，必将导致数据处理所得到的分析结果不准确。因此，本发明采用硬件滤波和软件滤波相结合的二级滤波方法。对于由传感器输出的压力、温度、流量信号，根据信号的特征设计低通滤波电路实现硬件滤波，进行信号的粗过滤，去除干扰和采样噪声。

本发明基于实时瞬态模型法来进行压缩空气系统管网泄漏检测和泄漏点定位，是利用管道的水力、热力模型，在一定的边界条件下计算预报任一时刻管道中某一点的理论输出，然后比较理论输出与实测管道数据来实现管网泄漏检测。同时采用压力梯度与流量变化相结合的方法来对泄漏点进行定位。这种同时对压力、流量进行管道泄漏检测的方法具有比单一压力或流量检测方法更高的准确性、误报率极低。

由于压缩空气输送属于瞬态流动的情况，本发明采用压力梯度与流量变化相结合的方法来进行泄漏定位，得到的泄漏定位具有较高的精度以及可靠性。

本发明具有的有益效果是：

本发明的压缩空气系统管网泄漏智能检测技术具有泄漏检测准确性高，准确性超过95％；误报率低，低于3％；检测时间短，小于55s；灵敏度高，大于管道输量1.5％的泄漏量可检测。在泄漏定位时具有精度高，定位精度误差小于管道全长的1％。

本发明通过实时瞬态模型法建立的压缩空气系统管网泄漏智能检测技术能快速并准确地在线检测管网泄漏故障，并精确定位，方便了工人加以检修或先行标示后再安排检修，减少了由泄漏产生的巨大能耗损失。该技术还能够真实地反应管网中各点的温度、压力、流量特性，从而对管网实时监控，避免造成管线超压或排量过低等非正常运行现象，避免安全生产事故。极大的提高了压缩空气系统应对管网泄漏以及管线超压等突发事故的处理能力。同时由于对管网采用的是在线检测，避免了工厂停工以及人工检测的劳动强度，具有良好的经济效益和社会效益。

附图说明

图1是本发明使用的压缩空气系统；

图2是本发明装置在起终点的硬件结构示意图；

图3是本发明采用的智能检测技术的方法流程图；

图4是压力梯度方法泄漏定位原理图；

图5是流量变化方法泄漏定位原理图。

图1中：1-空气压缩机，2-空气桶，3-干燥机，4-流量变送器，5-压力变送器，6-温度变送器，7-上位机，8-高压储气罐。

图2中：9-起点流量变送器，10-终点流量变送器，11-起点温度变送器，12-终点温度变送器，13-起点压力变送器，14-终点压力变送器，15-起点信号低通滤波电路，16-终点信号低通滤波电路，17-起点信号A/D转换电路，18-终点信号A/D转换电路，19-下位机(PLC200)，20-上位机(PC)。

具体实施方式

首先需要说明的是，在本发明的实现过程中，会涉及到软件功能模块的应用。在本发明的上位机中即内置了用于实现所述泄漏检测或泄露点定位的方法的软件功能模块，例如精过滤模块、仿真运算模块等。申请人认为，如在仔细阅读申请文件、准确理解本发明的实现原理和发明目的以后，在结合现有公知技术的情况下，本领域技术人员完全可以运用其掌握的软件编程技能实现本发明。凡本发明申请文件提及的均属此范畴，申请人不再一一列举。

下面将结合附图对本发明作进一步的说明。

参见图1，完整的压缩空气系统由供给侧与需求侧组成。而压缩空气供给侧的装置包括空气压缩机1、空气桶2、干燥机3等，为了及时显示能耗的多少，在这些装置上都安装了功率计。为了及时发现泄漏以及管网超压，减少能耗及安全事故发生，所以发明了基于实时瞬态模型法进行压缩空气系统管网泄漏智能检测的技术。本发明技术适用的压缩空气管道是从压缩空气系统的供给侧到需求侧中间的输送管网，这里的管道输送从空气桶2出来的压缩空气，压力及流量等数据变化平稳，适于实时瞬态法建模研究，同时这段管网距离也最长，管网泄漏发生的概率最大。

参见图2，本发明的装置包括传感器组、低通滤波电路、A/D转换电路、下位机19、上位机20。传感器组包含一台高性能的压力传感器、一台高性能的温度传感器以及一台应力式涡街流量传感器。本发明需要两组传感器组，分别是起点流量变送器9、起点温度变送器11、起点压力变送器13以及终点流量变送器10、终点温度变送器12、终点压力变送器14，安装在需要进行泄漏检测的压缩空气输送管道的起点和终点处，直接与管道中的压缩空气接触。传感器组将测得的压力、温度、流量信号转换成标准的电流信号(4-20mA)。起点信号低通滤波电路15、终点信号低通滤波电路16接收传感器组传来的电流信号，进行信号的粗过滤，去除干扰和采样噪声。再将电流信号送入起点信号A/D转换电路17、终点信号A/D转换电路18变成数字信号传入下位机19，下位机19选用可靠性高，通信便利，且具有足够接口的PLC200，能将采集到的数字信号进行处理、存储并传回上位机20。上位机20采用性能稳定的PC机，通过RS-232与PLC200进行通讯，实现数据交互。上位机20接收数据后，通过压缩空气系统管网泄漏智能检测系统对数据信号进行处理。

本发明的智能检测系统由多个软件功能模块组成，包括前面所述的精过滤模块、仿真运算模块等，具有数据采集、在线实时分析、在线界面显示被测管道沿线各点性能(压力、流量)、在线监测管道泄漏并定位、报警处理(提供声光报警、打印报警曲线)等功能。参见图3，本发明的智能检测技术及其系统主要具有三个功能：管道的仿真及沿线各点性能的实时计算；管道泄漏的快速准确识别；泄漏位置的精确定位。流程图上的每一列就代表一个功能。系统在初始化时将管网的结构特性保存在数据库中。接着将采集到的起点、终点数据采用滑动平均与小波变换相结合的滤波进行精过滤，进一步还原这些数据信号的真实值。经过处理的数据作为边界条件输入，结合管网的结构特性，利用管道的水力、热力模型，采用隐式中心有限差分法求解，得出管道各点任一时刻的压力、流量值，并通过界面进行显示，并随着工况的变化，能不断地进行调整，这就实现了第一个功能。通过起点终点实时测量的参数作为边界条件仿真得到的终点、起点的参数与终点、起点实测参数对比，当压力、流量的差值均大于根据实际情况设定的报警门限值时，就认为管道泄漏并报警处理，并在界面上闪烁显示，这就实现了第二个功能。最后分别使用压力梯度与流量变化方法来对泄漏点进行定位，并将两种方法定位值线性组合，就能得到精确的泄漏点位置，实现第三个功能。而压力梯度与流量变化定位的方法见图4和图5。

参见图4，当距管道起点X_P处发生泄漏后，管道运行参数将发生变化，管道起点、终点的压力均会减小：曲线1为泄漏未发生时管道沿线压力分布(对于压缩空气管道，为压力平方的曲线)，曲线2为泄漏发生后利用通过传感器实际测量管道起点的边界条件(起点的温度、压力、流量)对管道进行从前到后的仿真所得到的管道压力分布，可以看出离管道起点越远，仿真结果就越偏离管道运行实际情况的；同理，以管道终点运行参数作为边界条件对管道进行仿真，如曲线3所示。这样曲线2和3必然将相交于一点，这点的横坐标X_P就是管道的泄漏点。通过这种方法可以对管网泄漏进行定位。

参见图5，当管道发生泄漏时会引起管道起点流量的增加和终点流量的减小。设X_Q为泄漏点距管道起点传感器的距离。设DQ1＝Q_SO-Q、DQ2＝Q-Q_SL；分别代表起终点上测量的实际流量与理论流量之差。由简单输气管稳定流动的贝努里方程式在忽略高程变化和速度变化引起的压力降低条件下得：-dP/ρ＝λdlv²/2d，加上气体状态方程P＝ραRT，气体输量方程Q＝vρπd²/4，三式联立解得：

$-{\&Integral;}_{P_1}^{P_2}\mathrm{PdP}={\&Integral;}_0^L{\mathrm{CQ}}^2\mathrm{dl}$

式中：

近似为常数，对上式积分得：

$P_1^2-P_2^2={\&Integral;}_0^L{\mathrm{CQ}}^2\mathrm{dl}={\&Integral;}_0^{X_Q}C{(Q+\mathrm{DQ}1)}^2\mathrm{dl}+{\&Integral;}_{X_Q}^{L}C{(Q-\mathrm{DQ}2)}^2\mathrm{dl}$

通过解积分即可得基于流量变化的泄漏点定位方程：

$X_Q=\frac{\mathrm{DQ}2}{\mathrm{DQ}1+\mathrm{DQ}2}\&times;\frac{2Q-\mathrm{DQ}2}{2Q+\mathrm{DQ}1-\mathrm{DQ}2}\&times;L$

显然，本发明不限于上述实施方法，还可以有许多相关方法。本领域的普通技术人员能够从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有相关方法，均应认为是本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种压缩空气系统管网泄漏智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）由安装于终端输送管网上的传感器采集管网中每段管道起点和终点处压缩空气的压力、温度和流量，并将信号传送至低通滤波电路；

（2）低通滤波电路对接收到的信号进行粗过滤，去除干扰和采样噪声之后再传送至A/D转换电路，由A/D转换电路转变成数字信号后传送至下位机；下位机将采集到的数字信号传回上位机；

（3）上位机接收数据后，先由其内置的精过滤模块采用滑动平均与小波变换相结合的滤波算法进一步还原数据信号的真实值，然后由仿真运算模块对管道中的气体建立严格的数学模型，并使用基于隐式中心有限差分法的快速瞬态数值模拟技术对非线性方程组进行数值求解，以实际测得的起终点数据为基础得到气体的流动参数随时间和管线长度的变化关系，然后比较理论输出与实际输出来实现管网泄漏检测；

具体的步骤如下：

<a> 建立压缩空气输送管网中任一条无分支、均质的管道中流体的基本方程：

动量方程： $\frac{\&PartialD;\left(\mathrm{\&rho;v}\right)}{\&PartialD;t}+\frac{\&PartialD;({\mathrm{\&rho;v}}^2+p)}{\&PartialD;x}=-\mathrm{\&rho;F}$

$F=f\&times;v\&times;\left|v\right|/2d+g\sin \mathrm{\&theta;}$

能量方程：

$-\frac{\&PartialD;Q}{\&PartialD;x}\left(\mathrm{\&rho;vA}\right)=\frac{\&PartialD;}{\&PartialD;t}\left[\left(\mathrm{\&rho;A}\right)(u+\frac{v^2}{2}+\mathrm{gs})\right]+\frac{\&PartialD;}{\&PartialD;x}\left[\left(\mathrm{\&rho;vA}\right)(u+\frac{v^2}{2}+\mathrm{gs})\right]$

连续性方程： $\frac{\&PartialD;\left(\mathrm{\&rho;Av}\right)}{\&PartialD;x}+\frac{\&PartialD;\left(\mathrm{\&rho;A}\right)}{\&PartialD;t}=0$

体积元内气体状态方程：P=ραRT

上述方程式中：v为气体的流速，m/s；P为气体的压力，Pa；ρ为气体的密度，kg/m³；T为气体的温度，K；f为摩阻系数；d为管道内径，m；A为管道流通面积，m²；R为通用气体常数；α为气体压缩系数；θ为管道与水平线间的倾角，rad；g为重力加速度，m/s²；Q为管内气流向周围环境的散热流量，m³/s；u为单位质量气体的内能，J/kg；s为管道上各横截面处的高程，m；x为管长变量，m；t为时间变量，s；F为气体流动加速度，m/s²；

<b> 对于上述方程中的5个未知量（ρ,v,P,u,T），通过管道起点和终点处的边界条件Q₁=f(P₁,T₁)、Q₂=f(P₂,T₂)，采用隐式中心有限差分法求解得到管道中各点任一时刻的压力、流量值；

<c> 利用管道起点和终点处压缩空气的压力、温度和流量数据，对管道通过实时瞬态模型法进行仿真；将起点参数仿真得到的终点压力与实际测量的终点压力作比较，同时将终点参数仿真得到的起点压力与实际测量的起点压力作比较；设压力差值=（仿真值-实测值）/实测值，当起点与终点的压力差值不同时大于压力报警门限时，则认为管道不存在泄漏；

而若均同时大于压力报警门限时，则还需确认管道内理论流量与实际流量的差值是否超过流量报警门限；管道的理论流量通过现场实际测得的起点和终点处数据为基础，通过输量公式Q=vρπd²/4仿真得出；然后利用理论流量与管道实测的起终点流量进行比较：设流量差值=（仿真值-实测值）/实测值，当两者之间的差值大于流量报警门限时，同时起终点压力测量值与仿真值之间的差值也均大于压力报警门限时，则认为压缩空气系统管网发生泄漏。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括对泄漏点的定位：

<a>以现场实测的起点和终点处的压力和流量数据作为边界条件，分别模拟出一条管线沿线的压力变化曲线，这两条压力变化曲线的交点就是管线的泄漏点；

<b>由实时采集到的压力数据，根据输气管输量公式得到理论流量，然后用这个理论流量与现场实测的起点和终点处流量数据进行比较，进行泄漏点定位；

流量变化的定位方程为：

$X_Q=\frac{\mathrm{DQ}2}{\mathrm{DQ}1+\mathrm{DQ}2}\&times;\frac{2Q-\mathrm{DQ}2}{2Q+\mathrm{DQ}1-\mathrm{DQ}2}\&times;L$

通过压力梯度与流量变化得到的定位值线性组合：

$X=\mathrm{\&alpha;}{X}_P+(1-\mathrm{\&alpha;})X_Q,\mathrm{\&alpha;}\&Element;\left(\mathrm{0,1}\right)$

上述方程式中：X_Q为流量变化得到的泄漏位置；DQ1、DQ2为起、终点理论流量与实际流量之差；Q为理论流量；L为管道长度；X、X_P、X_Q分别代表线性组合得到的泄漏位置、通过压力梯度得到泄漏位置、通过流量变化得到的泄漏位置；α是根据检测要求以及两种方法的测量精度通过试验确定的权值系数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，上位机根据检测结果发出相应的泄露报警信号。

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