CN106290578A - 一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法，采用声发射泄漏检测技术，基于互相关定位理论及其定量计算结果客观性和可信度高的特点，建立压力管道小泄漏源检测定位模型，在结合模态声发射技术和小波变换对采集信号进行处理的基础上，引入独立分量分析技术，运用快速独立分量分析FastICA工具箱实现小泄漏源定位信号分离分析，并得到具有较高精度的多点定位计算结果。本发明能降低小泄漏源信号相互之间的影响，较好地分离出多点小泄漏源的定位数据，且对管道小泄漏源的定位精确。

Description

一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法
技术领域
本发明涉及油气储运风险控制领域，特别涉及一种压力管道小泄漏检测及精确定位方法。
背景技术
随着工业的发展，管道运输在生活和生产中的使用规模越来愈大，小到生活的供水、供气管网，大到如工业生产物料的输送管道，以及国家的石油燃气输送管道，管道已成为除火车、汽车、轮船、飞机等设备外的第五大运输工具。管道由于各种各样的原因，如磨损，老化，腐蚀，人为破坏等，导致管道时常会发生泄漏，一旦引发发生事故，轻则物资损失，重则人员死伤，环境破坏。
例如，2013年11月22日，山东省青岛经济技术开发区发生一起原油泄漏爆炸事故，属于中石油某一输油管道发生泄漏，原油流进市政排水暗渠中，油气在暗渠这一密闭空间内发生集聚，遇到火花后发生剧烈爆炸，造成多人死亡，直接经济损失7亿多元。
2014年7月31日凌晨，位于高雄市某地区附近的燃气管道发生连环爆炸，总死伤合计295人，其中死亡24人、受伤271人，在这些伤亡中警义消死亡4人、受伤22人。
因此，如果能及时发现管道微小泄漏，并快速精确定位泄漏源，解决管道早期泄漏故障问题，可大大降低事故发生的可能性及事故发生后所带来的损失，对城市发展及工业生产具有十分重要的经济价值和社会意义。
目前对压力管道泄漏的研究大部分聚焦在单点泄漏，即两个AE传感器之间只有一个泄漏的点，管道泄漏精确定位模型也以满足单点泄漏为主。但实际的管道泄漏往往并不是只有一个泄漏点，而对于两点及两点以上的管道泄漏模型，即两个传感器之间的泄漏点有两个或两点以上的研究相对较少，尤其是应用声发射管道泄漏检测技术对两点泄漏的定位研究，由于两泄漏源定位信号相互之间的影响，会导致传感器收到的信号为两信号相互混淆的定位数据，加上非泄漏环境噪声等因素影响，对于泄漏源的定位带来困难。
发明内容
为解决现有技术检测定位压力管道多点小泄漏源存在的不足，本发明提出了一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法，实现对小泄漏源的分离和精确定位。
本发明是通过以下技术方案实现上述技术目的的。
一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法，包括以下步骤：
S1，管道声发射泄漏互相关定位
S1.1，在被检测压力管道的上游和下游分别安装上、下游声发射传感器；
S1.2，由上、下游声发射传感器接收到两个声发射传感器之间的某点的同一小泄漏源声波的时间差以及小泄漏源声波在管道介质中的传播速度进行定位计算，得到管道声发射泄漏检测粗定位数据；
S1.3，建立管道小泄漏源检测模型；
S1.4，对管道声发射小泄漏检测粗定位数据进行滤波处理，并提取幅值较高且峰值相对集中的混合定位信号数据作为后处理原始信号数据；
S2，通过小波消噪技术对S1.4的原始信号数据进行消噪处理得到观测信号；
S3，利用模态声发射技术获取小泄漏源信号的波速
S3.1，运用模态声发射技术，通过对S2得到的观测信号进行频散分析获得管道上各模态导波，以及各模态导波的群速度随频率变化的关系；
S3.2，根据管道上各模态导波传播的频散、衰减和波结构特性，确定模态声发射泄漏定位中主要的导波模态形式；
S3.3，借助matlab工具箱，编制代码，对观测信号进行时频分析，从而得到小泄漏源信号的主要频率；
S3.4，根据S3.2确定的导波模态形式以及S3.3得到的信号的主要频率，提取单一模态导波的群速度值，即小泄漏源信号的波速v；
S4，采用独立分量技术分析获取分离后定位信号的时差
S4.1，采用线性独立分量分析技术对S2得到的观测信号进行分离分析；
S4.2，分别对上、下游声发射传感器S2得到的观测信号进行独立分量分析；
S4.2.1，首先对下游声发射传感器S2得到的观测信号进行小波变换重构，得到其观测信号的多个不同频带的子带信号，从中选取一个子带信号与下游声发射传感器S2得到的观测信号构成两个新的观测信号；
S4.2.2，采用快速独立分量分析FastICA算法对下游声发射传感器S4.2.1得到的两个新的观测信号进行分离分析，得到分离结果；
S4.2.3，应用matlab软件中FastICA算法工具箱对下游声发射传感器的两个新的观测信号进行时域分析，得到分离后小泄漏定位信号的时域分析图，进而获得下游声发射传感器分离后小泄漏定位信号的采样点数；
S4.2.4，再对上游声发射传感器S2获得的观测信号重复步骤S4.2.1-S4.2.3，获得上游声发射传感器分离后小泄漏定位信号的采样点数；
S4.3，由S4.2上、下游声发射传感器分离后小泄漏定位信号的采样点数差值计算得到混合定位信号分离后定位信号的时差Δt；
S5，计算小泄漏源位置
将S4.3得到混合定位信号分离后定位信号的时差Δt与S3.4得到的小泄漏源信号的波速v代入定位距离公式即可求得其中一个小泄漏源的源定位距离。
进一步，所述S2是采用小波阈值去噪法对原始信号数据进行去噪处理的，通过matlab的小波工具箱实现。
进一步，所述S3.4中相应的群速度值的计算过程为：确定模态声发射泄漏定位中主要的导波模态形式以及各模态导波的群速度随频率变化的关系，借助matlab工具箱，编制代码，输入小波消噪后的混合观测信号，经计算得到混合信号的时频分析图，从而得到泄漏信号的主要频率，由此频率和主要导波模态，提取得出相应的群速度值。
本发明的有益效果：本发明从管道泄漏声发射定位技术层面出发，基于模态声发射技术和小波分析，消除管道声发射信号噪声、频散和多模态特性对定位结果的影响，并应用独立分量技术对上、下游声发射传感器接收到的小泄漏源定位进行研究，降低小泄漏源信号相互之间的影响，较好地分离出小泄漏源的定位数据，并实现对管道小泄漏源的精确定位。
附图说明
图1为本发明一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法的程序流程图；
图2为两点泄漏检测示意图；
图3为本发明实验管道两点泄漏模拟实验示意图；
图4为上游声发射传感器的波形图；
图5为下游声发射传感器的波形图；
图6为声发射检测RMS粗定位图；
图7为声发射检测能量粗定位图；
图8为下游声发射传感器波形信号消噪后的信号图；
图9为模态导波的群速度随频率变化的关系图；
图10为两点泄漏观测信号的时频分析图；
图11为A0模态导波的群速度与频率变化图；
图12为两个新的观测信号波形图；
图13为下游声发射传感器fastica时域分析图；
图14为上游声发射传感器fastica时域分析图；
图15为10m处小泄漏源信号处理前后的相对误差对比图；
图16为18m处小泄漏源信号处理前后的相对误差对比图。
具体实施方式
下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
对于小泄漏源定位声发射定位信号相互干扰的问题，在某些特定的假设前提下，根据独立分量分析技术盲源分离理论，当传感器数目大于或等于源信号时，可以将源信号分离出来。依据这一理论，本发明通过采用管道声发射泄漏检测互相关定位原理对多点泄漏源进行定位，可以有效定位其不同的泄漏位置。由此，将声发射理论与盲源分离理论相结合，则可定位多个已经发生或正在发生的泄漏源。
本发明涉及的小泄漏源为泄漏量小于管道总流量的1.2％或泄漏孔径(d)与管道直径(D)之比d/D<0.2的小泄漏源。
如图1所示，一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法，包括步骤：
S1，管道声发射泄漏检测互相关定位
S1.1，根据管道声发射泄漏检测线性定位原理，在被检测压力管道的上游和下游分别安装上、下游声发射传感器。
S1.2，由上、下游声发射传感器接收到在两个声发射传感器之间的某点的同一小泄漏源声波的时间差以及小泄漏源声波在管道介质中的传播速度进行定位计算，得到管道声发射泄漏检测粗定位数据；定位计算的公式为：
x = L - v &Delta; t 2 - - - ( 1 )
其中：x为泄漏定位值，即小泄漏源到声发射传感器的距离(m)；L为两声发射传感器之间的距离(m)；v为小泄漏源声波在泄漏管道中的传播速度(m/s)；uΔt为小泄漏源声波从小泄漏源到达上、下游声发射传感器之间的时间差(s)。
S1.3，建立管道小泄漏源检测模型
当上、下游声发射传感器之间的小泄漏源为2个时(如图2所示)，上游声发射传感器1、下游声发射传感器2接收到的信号为两泄漏源相互混合的信号；上游声发射传感器1、下游声发射传感器2接收到的信号可表示为：
x1(n)＝s1(n)+s2(n)+n1(n) (2)
x2(n)＝αs1(n-D1)+βs2(n-D2)+n2(n) (3)
其中：x1(n)为上游声发射传感器1的信号输出；x2(n)为下游游声发射传感器2的信号输出；s1(n)、s1(n-D1)分别为上游声发射传感器1、下游声发射传感器2接收到泄漏源1的信号；s2(n)、s2(n-D2)分别为上游声发射传感器1、下游声发射传感器2接收到泄漏源2的信号；α、β为衰减常数；n1(n)、n2(n)分别为两传感器系统的加性高斯噪声；D1、D2为时间延迟；
在运用独立分量分离混合信号时，假设小泄漏源检测模型中两个泄漏信号s1(n)和s2(n)相互独立，且与噪声信号独立。
S1.4，对管道声发射小泄漏检测粗定位数据进行滤波处理，并提取幅值较高且峰值相对集中的混合定位信号数据作为后处理原始信号数据；
由于声发射泄漏检测采集获得数据量大，且其中包含大量噪声信号，为此对管道声发射泄漏检测粗定位数据，根据检测有效值电压(RMS)、能量以及平均信号电平(ASL)等参数，设置一个滤波下限对粗定位混合信号数据进行滤波，提取幅值较高且峰值相对集中的混合定位信号数据作为后处理原始信号数据。
本发明的模拟实验管道为充气DN150管道，管道长45米，压力为0.4MPa；上游声发射传感器1和下游声发射传感器2分别放置在距离管道上游端头(零点)2m和42m处，两个泄漏源均为1mm的泄漏孔，分别设置在距离零点的10m和18m处，如图3所示。
经泄漏试验采集，得到上游声发射传感器1和下游声发射传感器2的信号波形图(如图4和图5所示)以及声发射检测RMS粗定位图(图6)、声发射检测能量粗定位图(图7)。
从图6和图7可以看出在10m和18m两处附近有幅值较高且峰值相对集中的混合定位信号，但同时存在有较多的噪声信号；通过滤波处理提取这些混合定位信号数据中的44个信号数据作为原始信号数据(见表1)。
表1管道两点小泄漏源实验定位原始信号数据表
从表1可以看出管道声发射泄漏粗定位存在较大的误差，但大致能够显示两个相对集中的泄漏点的定位信号，需要进一步分析处理。
S2，通过小波消噪技术对S1.4的原始信号数据进行消噪处理得到观测信号；
为了提高管道小泄漏源检测定位的可靠性与精确度，先用小波消噪技术对上述提取的原始信号数据进行消噪处理得到观测信号；本发明采用小波阈值去噪法对声发射泄漏原始信号的进行去噪处理，通过matlab的小波工具箱实现。
小波阈值去噪法去噪的具体过程为：
1)信号的小波分解：对信号先选择一个小波并确定好分解的层次，然后进行分解计算；
2)小波分解高频系数的阈值量化，对各个分解尺度下的高频系数选择一个阈值进行软阈值量化处理；
3)小波重构：根据小波分解的最底层低频系数和各层高频系数进行一维小波重构。
对表1中的原始信号数据进行消噪处理，降低定位信号中噪声的影响；图8是通过对图5下游声发射传感器的原始信号数据消噪后得到信号。
S3，利用模态声发射技术获取小泄漏源信号的波速
S3.1，运用模态声发射技术，通过对S2得到的观测信号进行频散分析获得管道上各模态导波，以及各模态导波的群速度随频率变化的关系；
将传统的声发射技术和导波理论相结合形成一种新的声发射检测技术，即模态声发射技术，运用模态声发射技术，通过数值分析实验管道中的导波传播特征，可以获得各模态导波的群速度随频率变化的关系，如图9所示。
通过对S2得到的观测信号进行频散分析获得管道上各模态导波的群速度即弹性波的包络上具有某种特性(如幅值最大)的点的传播速度，是波群的能量传播速度，一般导波以其群速度向前传播。因此选取小泄漏源信号同一频率同一模态的群速度值作为小泄漏源信号波速的特征参数值，采用的公式为：
v g = &Delta; l t 1 - - - ( 4 )
其中vg为导波的群速度(m/s)，Δl为一个导波波形传播增大的距离(m)，t1为导波移动Δl距离的时间(s)。
S3.2，根据管道上各模态导波传播的频散、衰减和波结构特性，确定模态声发射泄漏定位中主要的导波模态形式；
主要的导波模态形式的选择确定原则：该模态导波频散较小，衰减较小，轴向位移较大，而垂直于轴向的位移较小。
S3.3，借助matlab工具箱，编制代码，对观测信号进行时频分析，从而得到小泄漏源信号的主要频率；
S3.4，根据S3.2确定的导波模态形式以及S3.3得到的信号的主要频率，提取单一模态导波的群速度值，即小泄漏源信号的波速v；
管道声发射泄漏信号主要模态为A0模态导波，因此选用图9中A0模态导波的群速度值作为小泄漏源信号的波速；
根据图9，如果求得小泄漏源信号A0模态导波的频率，即可得到A0模态导波的群速度值；借助matlab工具箱，编制时频分析代码，输入S2得到的观测信号(图8)，经计算得到观测信号的时频分析图(如图10所示)，从而得到小泄漏源信号的频率；由图10可知，此信号频率主要集中在100kHz左右；根据本发明实验的原始信号数据可得群速度图(如图11所示)，由图11得出该信号群速度约为3km/s，即小泄漏源信号的波速。
S4，采用独立分量技术分析获取分离后定位信号的时差
S4.1，管道声发射泄漏定位实质是线性定位，上游声发射传感器1和下游声发射传感器2之间的两点泄漏源信号之间的影响主要为线性混合，因此采用线性独立分量分析技术对S2得到的观测信号进行分离分析。
S4.2，分别对上、下游声发射传感器S2得到的观测信号进行独立分量分析；
S4.2.1，首先对下游声发射传感器2S2得到的观测信号进行小波变换重构，得到其多个不同频带的子带信号，从中选取一个子信号与下游声发射传感器2S2得到的观测信号构成两个新的观测信号，使得观测信号个数与原小泄漏源信号个数相等，从而使欠定盲源分离问题转化为正定盲源分离问题，满足独立分量分析盲源分离的基本假设；
首先对图8消噪后的泄漏定位观测数据进行小波分解，使其产生一系列子泄漏定位子信号，从这一系列泄漏定位子信号中选取一个信号，与先前的消噪后信号构成两个观测信号，如图12。
S4.2.2，采用快速独立分量分析FastICA算法对下游声发射传感器2S4.2.1得到的两个新的观测信号进行分离分析，得到分离结果；
S4.2.3，用matlab软件中FastICA算法工具箱对下游声发射传感器2的两个新的观测信号进行时域分析，得到分离后小泄漏定位信号的时域分析图，如图13所示，进而获得下游声发射传感器2分离后小泄漏定位信号的采样点数；由图13可知分离后小泄漏定位信号的峰值在第251个采样点附近。
独立分量分析FastICA算法的具体步骤如下：
1)对混合信号去除均值并白化处理，使观测数据均值为零，方差为1；
2)确定独立分量数目n，选择模为1，初始向量wi，组成W＝[w1，w2，…，wn]；
3)w(k)＝C.1E{X(w(k.1)TX)3}.3w(k.1)，期望值可由大量x向量的采样点计算出来；
4)对分离矩阵进行修正，即用‖w(x)‖去除w(k)；
5)如果分离矩阵收敛，即w(k)Tw(k-1)能充分接近于1，就可以认为迭带逼近过程结束输出w(k)，否则返回3)。
S4.2.4，再对上游声发射传感器1S2获得的观测信号重复步骤S4.2.1-S4.2.3，获得上游声发射传感器1分离后小泄漏定位信号的采样点数；如图14，可得分离后小泄漏定位信号的峰值在第900个采样点附近。
S4.3，由S4.2上游声发射传感器1和下游声发射传感器2分离后小泄漏定位信号的采样点数差值计算得到混合定位信号分离后定位信号的时差Δt；由上游声发射传感器1和下游声发射传感器2分离后小泄漏定位信号的采样点数差值计算得到混合定位信号分离后定位信号的时差Δt为0.007s。
S5，计算小泄漏源位置
将S4.3得到混合定位信号分离后定位信号的时差Δt与S3.4得到的小泄漏源信号的波速v代入公式(1)，即可求得其中一个小泄漏源的源定位距离。同理得到其他43个信号的原位置，计算相对误差，见表2和表3；由表2和表3可做出信号处理前后的相对误差对比，见图15和图16。
表2 10m处小泄漏源定位结果及相对误差
表3 18m处小泄漏源定位结果及相对误差
经过独立分量分析和信号处理，由表2和图15可知，实验管道实际8米处小泄漏源计算位置在9.12米至12.33米之间，分离前后相对平均误差由17.1％降低到7.04％。由表3和图16可知，管道实际16米处小泄漏源计算位置在15.91米至19.45米之间，分离前后相对误差由9.67％降低到3.42％。从计算结果看，一是两个小泄漏源的计算位置与实验设计实际位置10m和18m处基本吻合，并较大程度上减小了泄漏源的误差范围，二是较大程度提高了小泄漏源的定位精度。
以上对本发明所提供的一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法并对此进行了详细介绍，本文应用了具体个例对本发明的原理和实施方式进行了阐述，所要说明的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，管道声发射泄漏检测互相关定位
S1.1，在被检测压力管道的上游和下游分别安装上、下游声发射传感器；
S1.2，由上、下游声发射传感器接收到两个声发射传感器之间的某点的同一小泄漏源声波的时间差以及小泄漏源声波在管道介质中的传播速度进行定位计算，得到管道声发射泄漏检测粗定位数据；
S1.3，建立管道小泄漏源检测模型；
S1.4，对管道声发射小泄漏检测粗定位数据进行滤波处理，并提取幅值较高且峰值相对集中的混合定位信号数据作为后处理原始信号数据；
S2，通过小波消噪技术对S1.4的原始信号数据进行消噪处理得到观测信号；
S3，利用模态声发射技术获取小泄漏源信号的波速
S3.1，运用模态声发射技术，通过对S2得到的观测信号进行频散分析获得管道上各模态导波，以及各模态导波的群速度随频率变化的关系；
S3.2，根据管道上各模态导波传播的频散、衰减和波结构特性，确定模态声发射泄漏定位中主要的导波模态形式；
S3.3，借助matlab工具箱，编制代码，对观测信号进行时频分析，从而得到小泄漏源信号的主要频率；
S3.4，根据S3.2确定的导波模态形式以及S3.3得到的信号的主要频率，提取单一模态导波的群速度值，即小泄漏源信号的波速v；
S4，采用独立分量技术分析获取分离后定位信号的时差
S4.1，采用线性独立分量分析技术对S2得到的观测信号进行分离分析；
S4.2，分别对上、下游声发射传感器S2得到的观测信号进行独立分量分析；
S4.2.1，首先对下游声发射传感器S2得到的观测信号进行小波变换重构，得到其观测信号的多个不同频带的子带信号，从中选取一个子带信号与下游声发射传感器S2得到的观测信号构成两个新的观测信号；
S4.2.2，采用快速独立分量分析FastICA算法对下游声发射传感器S4.2.1得到的两个新的观测信号进行分离分析，得到分离结果；
S4.2.3，应用matlab软件中FastICA算法工具箱对下游声发射传感器的两个新的观测信号进行时域分析，得到分离后小泄漏定位信号的时域分析图，进而获得下游声发射传感器分离后小泄漏定位信号的采样点数；
S4.2.4，再对上游声发射传感器S2获得的观测信号重复步骤S4.2.1-S4.2.3，获得上游声发射传感器分离后小泄漏定位信号的采样点数；
S4.3，由S4.2上、下游声发射传感器分离后小泄漏定位信号的采样点数差值计算得到混合定位信号分离后定位信号的时差Δt；
S5，计算小泄漏源位置
将S4.3得到混合定位信号分离后定位信号的时差Δt与S3.4得到的小泄漏源信号的波速v代入定位距离公式即可求得其中一个小泄漏源的源定位距离。
2.根据权利要求1所述的一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法，其特征在于，所述S2是采用小波阈值去噪法对原始信号数据进行去噪处理的，通过matlab的小波工具箱实现。
3.根据权利要求1所述的一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法，其特征在于，所述S3.4中相应的群速度值的计算过程为：确定模态声发射泄漏定位中主要的导波模态形式以及各模态导波的群速度随频率变化的关系，借助matlab工具箱，编制代码，输入小波消噪后的混合观测信号，经计算得到混合信号的时频分析图，从而得到泄漏信号的主要频率，由此频率和主要导波模态，提取得出相应的群速度值。
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