CN106015948B - 一种长输油管道泄漏点快速准确定位的方法及装置 - Google Patents

Abstract

提供一种长输油管道泄漏点快速准确定位的方法装置，具体涉及一种网络环境所引起的随机数据丢失、量化情形下的非线性系统随机H_∞滤波方法及装置，其中考虑了随机信息丢失现象、量化对滤波性能的影响，将泄漏点定位方法转化为随机H_∞滤波方法，针对测量模型所固有的非线性特性，线性化误差及非高斯量测误差，通过完全平方法及求解特定耦合Riccati微分方程解决了泄漏点定位问题，与已有的管道泄漏定位方法相比较，本发明的管道泄漏定位技术同时包含随机发生数据丢失、量化，得出了以求取H_∞滤波器参数为目标的管道泄漏点定位技术，进一步提高了对长输油管道泄漏点定位的速度和准确性。

Description

一种长输油管道泄漏点快速准确定位的方法及装置

技术领域

本发明属于管道检测技术领域，涉及一种长输油管道泄漏点快速准确定位的方法及装置，该方法及装置适用于精准定位在石油输运管道是否存在泄漏点。

背景技术

伴随着现代文明的发展和进步，各类管道在人类生活中愈发的重要，从日程生活中的水、燃气到工业血液的石油，无不通过管道运送进行运输。随之而来的，随着管道老化、盗窃和突发情况，管道泄漏也一直困扰着相关人员和部门，因此，如何能够第一时间发现管道泄漏把损失降低到最小一直是各方努力的方向。目前在管道泄漏检测上通常采用人工巡检的方式，这种方式在人力投入和漏点发现上总是滞后，在投入和避免损失方面不成正比，泄漏损失大。

目前，世界上建成的管道总长达到250万公里，已经超过铁路总里程成为世界能源主要运输方式，发达国家和中东产油区的油品输运已全部实现管道化。我国管道在近年也得到了较快发展，总长也超过7万公里，已初步形成横跨东西、纵贯南北、覆盖全国、连通海外的能源管网大格局，管道运输成为油气等战略能源的调配输送的主要方式。

再者管道由于跨越地域广，受自然灾害、第三方施工破坏等原因，导致了较多的管道泄漏事故发生。国外管道安全情况也非常不容乐观。近年来人们安全、环保意识显著提升，作为高危行业的管道输运安全问题也得到越来越多的重视。

目前成熟的技术中对于管道泄漏监测只有声波监测法较为有效，但为了提高对泄漏监测的实时性和漏点定位的准确性，必须在管线上加大传感器的布设密度，同时增加相应的供电、通信设备，造成系统成本以及安装维护费用高昂。现有技术普遍存在监测泄漏时受到管道周围所发生的干扰事件的影响，具有很高的系统虚警率，抗干扰能力较差的问题。

发明内容

为了解决上面所述的技术问题，本发明提出一种管道泄漏点快速准确定位的方法，并且能精确定位泄漏点，不受外界干扰，进而克服了现有技术存在的技术问题。

依据本发明的第一技术方案，提供一种管道泄漏点快速准确定位的方法，其具体涉及一种网络环境所引起的随机数据丢失、量化情形下的非线性系统随机H_∞滤波方法，该方法包括以下步骤：

第一步，采集管道数据，建立管道泄漏模型。

第二步，对于网络传输特性(随机数据丢失及网络量化)建模。

第三步，根据泄漏及测量模型，设计随机H_∞定位滤波器的结构。

第四步，结合第一、二、三步的结果，得到总体管道泄漏模型。

第五步，根据被控对象参数，通过问题转化、完全平方法、求解特定耦合的递归Riccati差分等式，得到随机H_∞滤波器参数。

第六步，利用第五步的过程，设计实现网络环境下管道泄漏定位的随机H_∞滤波方法步骤。

第七步，将本发明方法在长输油管道中进行实验验证，确定管道泄漏点。

依据本发明的第一技术方案，提供一种定位管道泄漏点的装置，该装置包括：

第一模块，即泄露模型建立模块，实现建立管道泄漏模型的功能，其包括机理建模组件、线性增量方程转化组件、离散化组件；管道泄漏检测系统机理建模组件能够得出表征系统动态的常微分方程；线性增量方程转化组件能够考虑合适的静态工作点，将方程写成线性的增量形式；离散化组件能够取合适的采样时间，将连续时间系统方程离散化；

第二模块，即网络传输特性模块，实现对网络传输特性建模的功能，其包括对数型量化器组件、对角矩阵组件；对数型量化器组件能够对网络系统中的测量输出信号进行量化；对角矩阵组件能够用对角元素服从[0,1]分布的对角矩阵来描述网络传输过程中的随机信息丢失现象，通过二者建立起系统量测模型；

第三模块，即计算模块，实现设计随机H_∞滤波器的结构的功能，其包括定位滤波器系统结构设计组件、H_∞性能要求组件；定位滤波器系统结构设计组件能够根据泄漏模型及测量模型设计相应的定位滤波器系统结构；H_∞性能要求组件能够在长输油管道泄漏点定位过程中，规定出滤波误差需满足的H_∞性能要求；

第四模块，即定位模块，实现得到总体长输油管道泄漏点定位动态模型的功能，其包括状态增广组件；该组件能够结合管道泄漏模型、网络特性及滤波器结构，写出全局长输油管道泄漏点定位动态系统的表达式，其中的参数由子系统参数组合得到；

第五模块，即校正模块，实现求解随机H_∞滤波器参数的功能，其包括扇形有界不确定性转化组件、鲁棒滤波问题转化组件、滤波器参数求取组件；根据被控对象参数，扇形有界不确定性转化组件能够将量化影响转化为扇形有界的不确定性；鲁棒滤波问题转化组件能够将滤波器参数设计问题转化为离散时间非线性网络化系统的鲁棒滤波问题；滤波器参数求取组件能够通过完全平方法，及求解特定耦合的递归Riccati差分等式来获取滤波器参数，同时该Riccati差分等式可以保证系统的稳定性及总体系统的H_∞性能；

第六模块，即滤波模块，实现设计随机H_∞滤波算法的功能，其包括算法生成组件；该组件能够利用求解滤波器参数的过程，给出设计随机H_∞滤波器的算法步骤，最终实现网络环境下长输油管道泄漏点定位；

第七模块，即验证模块，实现实验验证的功能，其包括实验验证组件；该组件能够将本发明方法在长输油管道中进行实验，并确定泄漏点。

本发明提出的长输油管道泄漏点快速准确定位的方法及装置，可以实现非线性系统在过程和量测误差是非高斯分布情况下长输油管道泄漏点的定位；本发明所提出的随机H_∞滤波方法及装置能够解决网络环境所引起的随机数据丢失情形下长输油管道泄漏点定位；本发明所提出的随机H_∞滤波方法能够解决网络环境所引起的量化情形下长输油管道泄漏点定位。

附图说明

图1为依据本发明的管道泄漏点快速准确定位的方法流程示意图；

图2为长输油管道泄漏点相对于坐标系的平移分量图；

图3为长输油管道泄漏点测量结构图；

图4平面坐标中实际管道泄漏点的位置和它的估计，其中实线为实际泄漏点位置，虚线为它的估计；

图5为实际管道泄漏角度和它的估计，其中实线为实际长输油管道泄漏角度，虚线为它的估计。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

符号说明：所用符号是标准的，另述部分除外。M^T表示矩阵M的转置；Rⁿ为n维欧几里得空间；Rⁿ×^m表示所有n×m维的实矩阵集；Z-是所有非正整数集；I指适当维数的单位矩阵；0为适当维数的零矩阵；l₂([0,∞)；Rⁿ)表示n维向量函数在[0,∞)上的平方和空间；对于实对称矩阵X和Y，X≥Y(X>Y)表示X-Y是正半定的(正定的)；P>0表示P为实对称正定矩阵；Prob{·}为事件“·”的发生概率；对于给定的概率测度Prob，E{x}为随机变量x的期望；||A||是矩阵A的范数，定义为diag{A₁,A₂,…,A_n}表示对角块是矩阵A₁,A₂,…,A_n的块对角矩阵；在对称块矩阵中，*表示对对称项的省略；假设未直接指定的矩阵具有合适的维数。

本发明涉及一种网络环境所引起的随机数据丢失、量化情形下的长输油管道泄漏点快速准确定位新方法。

依据本发明提供的具体实施方式，如图1所示，提供一种长输油管道泄漏点快速准确定位的方法，其具体为一种网络环境所引起的随机数据丢失、量化情形下的非线性系统随机H_∞滤波方法，该方法包括以下步骤：

第一步，采集管道数据，建立管道泄漏模型。

第二步，对于网络传输特性(随机数据丢失及网络量化)建模。

第三步，根据泄漏及测量模型，设计随机H_∞定位滤波器的结构。

第四步，结合第一、二、三步的结果，得到总体管道泄漏模型。

第五步，根据被控对象参数，通过问题转化、完全平方法、求解特定耦合的递归Riccati差分等式，得到随机H_∞滤波器参数。

第六步，利用第五步的过程，设计实现网络环境下管道泄漏定位的随机H_∞滤波方法步骤。

第七步，将本方法在长输油管道中进行实验验证，确定管道泄漏点。

并且本发明进一步提供一种定位管道泄漏点的装置，该装置包括：

第一模块，即泄露模型建立模块，实现建立管道泄漏模型的功能，其包括机理建模组件、线性增量方程转化组件、离散化组件；管道泄漏检测系统机理建模组件能够得出表征系统动态的常微分方程；线性增量方程转化组件能够考虑合适的静态工作点，将方程写成线性的增量形式；离散化组件能够取合适的采样时间，将连续时间系统方程离散化；

第二模块，即网络传输特性模块，实现对网络传输特性建模的功能，其包括对数型量化器组件、对角矩阵组件；对数型量化器组件能够对网络系统中的测量输出信号进行量化；对角矩阵组件能够用对角元素服从[0,1]分布的对角矩阵来描述网络传输过程中的随机信息丢失现象，通过二者建立起系统量测模型；

第三模块，即计算模块，实现设计随机H_∞滤波器的结构的功能，其包括定位滤波器系统结构设计组件、H_∞性能要求组件；定位滤波器系统结构设计组件能够根据泄漏模型及测量模型设计相应的定位滤波器系统结构；H_∞性能要求组件能够在长输油管道泄漏点定位过程中，规定出滤波误差需满足的H_∞性能要求；

第四模块，即定位模块，实现得到总体长输油管道泄漏点定位动态模型的功能，其包括状态增广组件；该组件能够结合管道泄漏模型、网络特性及滤波器结构，写出全局长输油管道泄漏点定位动态系统的表达式，其中的参数由子系统参数组合得到；

第五模块，即校正模块，实现求解随机H_∞滤波器参数的功能，其包括扇形有界不确定性转化组件、鲁棒滤波问题转化组件、滤波器参数求取组件；根据被控对象参数，扇形有界不确定性转化组件能够将量化影响转化为扇形有界的不确定性；鲁棒滤波问题转化组件能够将滤波器参数设计问题转化为离散时间非线性网络化系统的鲁棒滤波问题；滤波器参数求取组件能够通过完全平方法，及求解特定耦合的递归Riccati差分等式来获取滤波器参数，同时该Riccati差分等式可以保证系统的稳定性及总体系统的H_∞性能；

第六模块，即滤波模块，实现设计随机H_∞滤波算法的功能，其包括算法生成组件；该组件能够利用求解滤波器参数的过程，给出设计随机H_∞滤波器的算法步骤，最终实现网络环境下长输油管道泄漏点定位；

第七模块，即验证模块，实现实验验证的功能，其包括实验验证组件；该组件能够将本发明方法在长输油管道中进行实验，并确定泄漏点。

在本发明的方法中，第一步的具体内容为：采集管道数据，建立管道泄漏模型；

利用常微分方程进行机理建模，如图2所示，二维室内平面中长输油管道泄漏点位置通常使用三元组(x,y,θ)表示，其中z＝(x,y)表示泄漏点相对于坐标系的位置(平移分量),θ表示泄漏方向(旋转分量)。在此平衡点下，忽略高阶项，将此系统模型写为如下的线性增量形式：

其中v(t)和为泄漏位移和速度变量。取采样时间为ΔT，可得到如下的离散化系统

设置

系统(2)可重写为如下形式：

z_k+1＝f(z_k,u_k) (3)

其中：

将此非线性系统在滤波估计点处泰勒级数展开，可得如下系统：

z_k+1＝A_kz_k+ω_k (5)

其中：

σ_z表示非线性函数f(z_k,u_k)泰勒级数展开的高阶项。

第二步步骤的具体内容为：对于网络传输特性(随机数据丢失及网络量化)建模；

如图3所示，我们首先选择M做标记点，从传感器平移分量到标记点的距离及方位角作为管道泄漏检测系统的测量方程，表示如下：

m_k＝g(z_k) (7)

其中：

类似的，量测等式(7)可表示如下：

m_k＝C_kz_k+ζ_k (8)

其中，

ζ_k表示非线性及外部测量误差。

在长输油管道应用领域，网络环境下测量输出在传输到其他节点前通常要量化，这里量化器表示为

量化器选为对数量化器，量化水平描绘如下：

这里，对数量化器定义如下：

其中：

从上述定义可以得到：

其中：

定义具有量化效果的量测输出表示为：

h(m_k)＝(I+Δ_k)m_k

＝(I+Δ_k)(C_kZk+ξ_k)

在实际应用中，传感器接收到的测量信息由于外部环境的动态变化，传感器对环境认知能力的限制，传感器内部发生故障，临时测量失败等因素而产生信息丢失，测量丢包建模如下：

其中是传感器接收到的实际测量信息，且有：

E₁＝diag{1,0},E₂＝diag{0,1},Λ_k＝diag{α_1k,α_2k}

α_ik是描述丢失测量的相互独立的随机变量，经过大量重复实验，得到概率密度函数q_i(s)。由此可求得数学期望及方差

第三步的具体内容为：根据泄漏及测量模型，设计随机H_∞定位滤波器的结构；

长输油管道泄漏点定位系统中滤波器结构设计采用如下形式：

其中K_k是待设计的滤波器参数。

第四步的具体内容为：结合第一、二、三步的模型，得到总体管道泄漏模型；

定义

可得全局管道泄漏动态系统模型：

其中

第五步步骤的具体内容为：根据被控对象参数，通过问题转化、完全平方法、求解特定耦合的递归Riccati差分等式，得到随机H_∞滤波器参数；

为使滤波器满足如下条件：在所有可容许的测量量化和丢包条件下满足下式

其中：

R＝II^Tdiag{S,ml}II,

γ>0为一预设标量。

如果存在矩阵一个正标量函数ε_k>0，使下列耦合离散Riccati差分等式

有解满足

其中

E_I＝[I 0 0]

则可得如下结论：

(1)滤波器增益矩阵为

M_ik是M_k的广义逆。

(2)滤波误差满足(10)式的性能要求。

第六步的具体内容为：利用第五步的过程，设计实现网络环境下管道泄漏定位的随机H_∞滤波方法步骤；

步骤1：给定H_∞性能指标γ，正定矩阵S，设置k＝N-1及初始值ε_N-1满足

步骤2：根据等式(11)计算滤波增益矩阵K_k。

步骤3：求解Q_k,P_k

步骤4：如果k≠0,Θ_k>0,Ω_k>0,并且Ω_k>0,设置k＝k-1，返回步骤2，否则进入步骤5.

步骤5：如果Q₀≥r²R,或者Θ_k≤0或者Ω_k≤0，方法不可行，停止。

第七步步骤的具体内容为：将本发明方法在长输油管道中进行实验验证，确定管道泄漏点。

图4及图5可以看出本方法的实际效果：当丢包期望方差为0.15,0.05时，实际长输油管道泄漏位置与滤波器估计位置的平均误差为0.1647米。当减小丢包概率及增加量化浓度时，定位精度更高。此结果说明了本方法的有效性。

如上述，已经清楚详细地描述了本发明提出的方法及装置，尽管本发明的优选实施例详细描述并解释了本发明，但是本领域普通的技术人员可以理解，在不背离所附权利要求定义的本发明的精神和范围的情况下，可以在形式和细节中做出多种修改。

Claims (1)

1.一种长输油管道泄漏点快速准确定位的方法，该方法的步骤如下：

第一步，采集管道数据，建立管道泄漏模型；

第二步，对于网络传输特性中的随机数据丢失及网络量化建模；

第三步，根据泄漏及测量模型，设计随机H_∞定位滤波器的结构；

第四步，结合第一、第二、第三步的结果，得到总体管道泄漏模型；

第五步，根据被控对象参数，通过问题转化、完全平方法、求解特定耦合的递归Riccati差分等式，得到随机H_∞定位滤波器参数；

第六步，利用第五步的过程，设计实现网络环境下管道泄漏定位的随机H_∞滤波算法步骤；

第七步，在长输油管道中进行实验验证，确定管道泄漏点；确定过程为：当丢包期望方差为0.15,0.05时，实际长输油管道泄漏位置与滤波器估计位置的平均误差为0.1647米；当减小丢包概率及增加量化浓度时，定位泄漏点。