CN108050396A - 一种流体管道泄漏源监测定位系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种流体管道泄漏源监测定位系统及方法，涉及管道监测技术领域，解决了现有技术中泄漏源定位结果不准确的问题。该系统包括主站单元和n个子站单元；其中，主站单元包括处理判断模块和定位计算模块，子站单元用于探测泄漏源声波信号，得到泄漏源声波数据；处理判断模块用于根据泄漏源声波数据计算得到当前管道时频域图像，并基于当前管道时频域图像和标准管道时频域图像判断当前管道是否发生泄漏；定位计算模块用于在当前管道发生泄漏时，对第一组泄漏源声波数据和第二组泄漏源声波数据进行互相关计算得到时间差平均值，并根据时间差平均值定位泄漏源位置。本发明提供的流体管道泄漏源监测定位系统用于管道泄漏源的检测和定位。

Description

一种流体管道泄漏源监测定位系统及方法

技术领域

本发明涉及管道检测技术领域，尤其涉及一种流体管道泄漏源监测定位系统及方法。

背景技术

近年来，因油气管道泄漏导致的灾难性事故频发，管道的安全运行和维护受到了威胁和挑战。因此需要使用先进的科学手段建立管道安全预报警体系，通过有效的技术手段对管道内流体泄漏事故进行实时监测，准确发出泄漏报警并快速定位，以便于生产单位启动相应的应急预案，减少类似安全事故的发生。

目前现有的管道泄漏监测技术主要有：压力点分析法、负压波法、流量差监测法、光缆监测法等，经过实践验证上述技术误报率高、定位精度差，参考意义有限。目前，基于次声波的监测技术已经初步应用于管道泄漏监测中，该方法的原理如下：当管道发生泄漏时，会在管道内部产生次声波信号，通过监测该次声波信号的能量密度值、能量密度比值、声波信号幅值等参数，并与管道未泄漏时的参数进行比较，当监测到信号的参数超过预先设定的阈值时，即可以判断管道发生泄漏。但是，在实际应用中，管道内由于本体噪声等因素的影响，会产生偶发性的次声波信号参数超过阈值现象，同时，现有监测技术直接对时域信号进行处理和识别，因此极易导致误报。

发明内容

本发明的目的在于提供一种流体管道泄漏源监测定位系统及方法，解决了现有技术中泄漏源定位结果不准确的问题。

为了实现上述目的，本发明的一方面提供一种流体管道泄漏源监测定位系统，包括主站单元和n个子站单元，n个所述子站单元沿流体管道方向依次分布，各所述子站单元分别与所述流体管道连通，n≥2；其中，所述主站单元包括处理判断模块和定位计算模块，所述处理判断模块的输入端分别与各所述子站单元交互连接，所述处理判断模块的输出端与所述定位计算模块连接；

所述子站单元用于探测泄漏源声波信号，得到泄漏源声波数据；

所述处理判断模块用于根据所述泄漏源声波数据计算得到当前管道时频域图像，并基于当前所述管道时频域图像和标准管道时频域图像判断当前管道是否发生泄漏；

所述定位计算模块用于在当前管道发生泄漏时，对第一组泄漏源声波数据和第二组泄漏源声波数据进行互相关计算得到时间差平均值，并根据所述时间差平均值定位泄漏源位置。

优选的，所述子站单元包括高精度次声波传感器、GPS定位组件以及数字化仪，所述高精度次声波传感器通过传感器球阀与所述流体管道连通，所述高精度次声波传感器和所述GPS定位组件分别与所述数字化仪的一端连接，所述数字化仪的另一端与所述处理判断模块连接。

进一步的，所述处理判断模块包括依次连接的滤波处理子模块、小波变换子模块和判断子模块，所述数字化仪与所述滤波处理子模块连接，所述判断子模块与所述定位计算模块连接；

所述滤波处理子模块用于对所述泄漏源声波数据进行卡尔曼滤波处理，得到次声波一维数据；

所述小波变换子模块用于对所述次声波一维数据进行连续小波变换处理，得到时频域图像；

所述判断子模块采用梯度算子及区域分割算法在所述时频域图像中提取各时段对应区域的能量密度值Ei，并分别与标准状态能量密度值E比对，当任一时段对应区域的能量密度值Ei均大于标准状态能量密度值E，判断结果为当前管道发生泄漏，否则判断结果为当前管道未发生泄漏。

优选的，所述定位计算模块包括依次连接的序列选取子模块、短时序列设置子模块、互相关运算子模块、序贯概率比检验子模块和定位子模块，所述序列选取子模块和所述判断子模块连接；

所述序列选取子模块用于从第一组泄漏源声波数据中选取第1短时序列S1，以及从第二组泄漏源声波数据中选取的长时序列S2；

所述短时序列设置子模块用于在第1短时序列S1和长时序列S2之间设置固定间隔时间ΔT，所述第i短时序列Si＝S(i-1)+ΔT，i≥2；

所述互相关运算子模块用于分别对各短时序列与长时序列S2互相关运算，依次得到对应的互运算结果Δτ₁……Δτ_i；

所述序贯概率比检验子模块用于根据所述互运算结果Δτ₁……Δτ_i，采用序贯概率比检验方法得到相关系数D_i，确认当前管道是否发生泄漏；

所述定位子模块用于在当前管道发生泄漏时，根据所述互运算结果Δτ₁……Δτ_i得到时间差平均值，并根据所述时间差平均值定位泄漏源位置。

与现有技术相比，本发明提供的流体管道泄漏源监测定位系统具有以下有益效果：

本发明提供的流体管道泄漏源监测定位系统中，由主站单元和n个子站单元组成，主站单元包括处理判断模块和定位计算模块，处理判断模块分别与n个子站单元交互连接，且各子站单元沿流体管道方向依次分布；由于子站单元包括高精度次声波传感器，因此可用于探测微弱的泄漏源声波信号，以精准的得到包括次声波沿着管道内流体传输方向的速度V₁、次声波逆着管道内流体传输方向的速度V₂、泄漏源次声波参数等泄漏源声波数据，使得处理判断模块根据上述泄漏源声波数据计算得到当前管道时频域图像，并通过与标准管道时频域图像比对，初步判断当前管道是否发生泄漏；而为了精准定位泄漏源位置，定位计算模块在接收到初步判断结果为当前管道发生了泄漏时，调取与泄漏源最近处的两个子站单元发送的泄漏源声波数据，即第一组泄漏源声波数据和第二组泄漏源声波数据，然后采用序贯概率比检验法对泄漏源进行确认并发出泄漏警报，同时采用定位公式对泄漏源位置进行准确定位。

可见，本发明通过处理判断模块和定位计算模块的设置，能够对泄漏源进行二次判断，以保证泄漏源监控结果的准确性；另外，在确认当前管道发生了泄漏时还能够及时的发出泄漏警报，并结合当前管道的实际工况对泄漏源位置进行准确定位，使得检修人员根据泄漏源定位及时的对当前管道进行检修。

本发明的另一方面提供一种流体管道泄漏源监测定位方法，应用于权利要求1所述的流体管道泄漏源定位系统中，所述方法包括：

步骤S1：探测泄漏源声波信号，得到泄漏源声波数据；

步骤S2：根据所述泄漏源声波数据计算得到当前管道时频域图像，并基于当前所述管道时频域图像和标准管道时频域图像判断当前管道是否发生泄漏；

步骤S3：在当前管道发生泄漏时，对第一组泄漏源声波数据和第二组泄漏源声波数据进行互相关计算得到时间差平均值，并根据所述时间差平均值定位泄漏源位置。

优选的，所述步骤S2具体包括：

步骤S21：对所述泄漏源声波数据进行卡尔曼滤波处理，得到次声波一维数据；

步骤S22：对所述次声波一维数据进行连续小波变换处理，得到时频域图像；

步骤S23：采用梯度算子及区域分割算法在所述时频域图像中提取各时段对应区域的能量密度值Ei，并分别与标准状态能量密度值E比对，当任一时段对应区域的能量密度值Ei均大于标准状态能量密度值E，判断结果为当前管道发生泄漏，否则判断结果为当前管道未发生泄漏。

较佳的，时频域图像的计算公式为其中，

所述X(t)为当前时刻的次声波一维数据；

所述t为信号时间变量，所述a为信号采样频率，所述b为采样周期的倍数。

进一步的，所述步骤S3具体包括：

步骤S31：从第一组泄漏源声波数据中选取第1短时序列S1，以及从第二组泄漏源声波数据中选取的长时序列S2；

步骤S32：在第1短时序列S1和长时序列S2之间设置固定间隔时间ΔT，所述第i短时序列Si＝S(i-1)+ΔT，i≥2；

步骤S33：分别对各短时序列与长时序列S2互相关运算，依次得到对应的互运算结果Δτ₁……Δτ_i；

步骤S34：根据所述互运算结果Δτ₁……Δτ_i计算得到相关系数D_i，确认当前管道是否发生泄漏；

步骤S35：在确认当前管道发生泄漏时，根据所述互运算结果Δτ₁……Δτ_i得到时间差平均值并根据所述时间差平均值定位泄漏源位置。

较佳的，所述步骤S34中，根据互运算结果Δτ₁……Δτ_i计算得到相关系数D_i，确认当前管道是否发生泄漏的方法包括：

利用相关系数计算公式计算得到相关系数D_i，其中，所述当所述D_i小于或等于阈值时，则确认当前管道发生泄漏。

优选的，在所述步骤S35中，在确认当前管道发生泄漏时，根据互运算结果Δτ₁……Δτ_i以及泄漏源声波数据定位泄漏源位置的方法包括：

利用定位计算公式其中，V₁为当前次声波沿着管道内流体传输方向的速度，V₂为当前次声波逆着管道内流体传输方向的速度，L为发送第一组泄漏源声波数据的子站单元，至发送第二组泄漏源声波数据的子站单元之间的距离。

与现有技术相比，本发明提供的流体管道泄漏源监测定位方法的有益效果与上述技术方案提供的流体管道泄漏源监测定位系统的有益效果相同，在此不做赘述。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例一中流体管道泄漏源监测定位系统的结构示意图；

图2为本发明实施例一中流体管道泄漏源监测定位系统的结构框图；

图3为本发明实施例二中流体管道泄漏源监测定位方法的流程示意图；

图4为本发明实施例二中泄漏源声波数据经卡尔曼滤波处理后的波形示意图；

图5为本发明实施例二中对次声波一维数据和小波变换函数卷积计算，得到的时频域图像的示意图；

图6a为本发明实施例二中从第一组泄漏源声波数据中选取第1短时序列S1的过程示意图；

图6b为本发明实施例二中从第二组泄漏源声波数据中选取长时序列S2的过程示意图。

附图标记：

1-子站单元， 2-主站单元；

11-高精度次声波传感器， 12-传感器球阀；

13-数字化仪， 21-处理判断模块；

22-定位计算模块， 211-滤波处理子模块；

212-小波变换子模块， 213-判断子模块；

221-序列选取子模块， 222-短时序列设置子模块；

223-互相关运算子模块， 224-序贯概率比检验子模块；

225-定位子模块。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，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作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本发明保护的范围。

实施例一

请参阅图1和图2，本实施例提供一种流体管道泄漏源监测定位系统，包括主站单元2和n个子站单元1，n个子站单元1沿流体管道方向依次分布，各子站单元1分别与流体管道连通，n≥2；其中，主站单元2包括处理判断模块21和定位计算模块22，处理判断模块21的输入端分别与各子站单元1交互连接，处理判断模块21的输出端与定位计算模块22连接；子站单元1用于探测泄漏源声波信号，得到泄漏源声波数据；处理判断模块21用于根据泄漏源声波数据计算得到当前管道时频域图像，并基于当前管道时频域图像和标准管道时频域图像判断当前管道是否发生泄漏；定位计算模块22用于在当前管道发生泄漏时，对第一组泄漏源声波数据和第二组泄漏源声波数据进行互相关计算得到时间差平均值，并根据时间差平均值定位泄漏源位置。

本实施例提供的流体管道泄漏源监测定位系统中，由主站单元2和n个子站单元1组成，主站单元2包括处理判断模块21和定位计算模块22，处理判断模块21分别与n个子站单元1交互连接，且各子站单元1沿流体管道方向依次分布；由于子站单元1包括高精度次声波传感器11，因此可用于探测微弱的泄漏源声波信号，以精准的得到包括次声波沿着管道内流体传输方向的速度V₁、次声波逆着管道内流体传输方向的速度V₂、泄漏源次声波参数等泄漏源声波数据，使得处理判断模块21根据上述泄漏源声波数据计算得到当前管道时频域图像，并通过与标准管道时频域图像比对，初步判断当前管道是否发生泄漏；而为了精准定位泄漏源位置，定位计算模块22在接收到初步判断结果为当前管道发生了泄漏时，调取与泄漏源最近处的两个子站单元1发送的泄漏源声波数据，即第一组泄漏源声波数据和第二组泄漏源声波数据，然后采用序贯概率比检验法对泄漏源进行确认并发出泄漏警报，同时采用定位公式对泄漏源位置进行准确定位。

可见，本实施例通过处理判断模块21和定位计算模块22的设置，能够对泄漏源进行二次判断，以保证泄漏源监控结果的准确性；另外，在确认当前管道发生了泄漏时还能够及时的发出泄漏警报，并结合当前管道的实际工况对泄漏源位置进行准确定位，使得检修人员根据泄漏源定位及时的对当前管道进行检修。

具体的，请参阅图1，上述实施例中的子站单元1包括高精度次声波传感器11、GPS定位组件以及数字化仪13，高精度次声波传感器11通过传感器球阀12与流体管道连通，高精度次声波传感器11和GPS定位组件分别与数字化仪13的一端连接，数字化仪13的另一端与处理判断模块21连接。

具体实施时，各子站单元1用于监测管道内产生的次声波信号，由于普通的次声波传感器11只能够探测到100Hz以下的低频声波，而对于100Hz-1000Hz的中频声波的探测灵敏度不足，因此，为了克服上述问题，本实施采用能够探测到0.01Hz-1000Hz声波的高精度次声波传感器11，以探测到持续稳定的泄漏源声波信号，同时，利用GPS定位组件在泄漏源声波信号中添加时间和位置标签形成泄漏源声波数据，并由数字化仪13将上述泄漏源声波数据转发至处理判断模块21进行数据交互处理；另外，通过在高精度次声波传感器11和管道之间设置阀门，可在对管道检修的过程中关闭阀门，防止流体泄漏污染环境。

进一步的，请参阅图2，上述实施例中的处理判断模块21包括依次连接的滤波处理子模块211、小波变换子模块212和判断子模块213，数字化仪13与滤波处理子模块211连接，判断子模块213与定位计算模块22连接；滤波处理子模块211用于对泄漏源声波数据进行卡尔曼滤波处理，得到次声波一维数据；小波变换子模块212用于对次声波一维数据进行连续小波变换处理，得到时频域图像；判断子模块213采用梯度算子及区域分割算法在时频域图像中提取各时段对应区域的能量密度值Ei，并分别与标准状态能量密度值E比对，当任一时段对应区域的能量密度值Ei均大于标准状态能量密度值E，判断结果为当前管道发生泄漏，否则判断结果为当前管道未发生泄漏。

具体实施时，首先利用滤波处理子模块211接收距泄漏源最近处子站单元1发出的泄漏源声波数据，并对其进行卡尔曼滤波处理，去除杂波得到次声波一维数据X(t)，然后利用小波变换子模块212对次声波一维数据进行连续小波变换处理，计算得到时频域图像X_W，其中，时频域图像的计算公式为对应的t为信号时间变量，a为数据伸缩尺度，b为采样周期的倍数，在实际计算的过程中，a的取值范围为0.5～fs，fs表示信号采样频率。

通过上述具体实施过程可知，本实施例通过对泄漏源声波数据进行卡尔曼滤波处理去除了相应的杂波信号，实现了自适应噪声抑制功能，减少工况背景噪声对泄漏源信号的影响，因此得到的次声波一维数据X(t)能够准确表达出当前泄漏源的次声波信号，进而能够得到准确反应当前泄漏源的时频域图像；进一步的，判断子模块213采用Sobel梯度算子按照分时原则将时频域图像分割成与各时段对应的多个区域，对应计算各区域的能量密度值Ei，并将各区域能量密度值Ei与标准状态能量密度值E比对，当任一时段对应区域的能量密度值Ei均大于标准状态能量密度值E，即可初步判断当前管道发生了泄漏，否则判断当前管道未发生泄漏。可见，由于本实施例中的标准状态能量密度值E是在当前工况环境下未发生泄漏时实测标定的，因此采用这种比对方式得到的判断结果会更准确。

进一步的，请参阅图2，上述实施例中的定位计算模块22包括依次连接的序列选取子模块221、短时序列设置子模块222、互相关运算子模块223、序贯概率比检验子模块224和定位子模块225，序列选取子模块221和判断子模块213连接；序列选取子模块221用于从第一组泄漏源声波数据中选取第1短时序列S1，以及从第二组泄漏源声波数据中选取的长时序列S2；短时序列设置子模块222用于在第1短时序列S1和长时序列S2之间设置固定间隔时间ΔT，第i短时序列Si＝S(i-1)+ΔT，i≥2；互相关运算子模块223用于分别对各短时序列与长时序列S2互相关运算，依次得到对应的互运算结果Δτ₁……Δτ_i；序贯概率比检验子模块224用于根据互运算结果Δτ₁……Δτ_i，采用序贯概率比检验方法得到相关系数D_i，确认当前管道是否发生泄漏；定位子模块225用于在当前管道发生泄漏时，根据互运算结果Δτ₁……Δτ_i得到时间差平均值，并根据时间差平均值定位泄漏源位置。

具体实施时，序列选取子模块221选取与泄漏源最近处的两个子站单元1发送的泄漏源声波数据，分别对应第一组泄漏源声波数据和第二组泄漏源声波数据，其中，在第一组泄漏源声波数据中选取第1短时序列S1，其信号为X(t)，在第二组泄漏源声波数据中选取长时序列S2，其信号为y(t)，并由短时序列设置子模块222在第1短时序列S1和长时序列S2之间设置固定间隔时间ΔT，可以得到的是，第i短时序列Si＝S(i-1)+ΔT，i≥2，通过互相关运算子模块223首先对第1短时序列S1与长时序列S2互相关运算得到Δτ₁，接着在第1短时序列S1间隔时间ΔT后选取第2短时序列S2，将第2短时序列S2与长时序列S2互相关运算得到Δτ₂，序贯概率比检验子模块224根据Δτ₁和Δτ₂计算得到相关系数D₁，通过比较D₁与阈值的大小关系，当阈值下限＜D₁＜阈值上限时，继续在第2短时序列S2间隔时间ΔT后选取第3短时序列S3，并将第3短时序列S3与长时序列S2互相关运算得到Δτ₃，然后根据Δτ₁、Δτ₂、Δτ₃计算得到相关系数D₂，当阈值下限＜D₂＜阈值上限时，重复上述过程，直至第i次时，当Di≥b，确认当前管道未发生泄漏，或者，当Di≤a，确认当前管道发生泄漏，此时根据上述得到的互相关运算结果Δτ₁……Δτ_i，计算时间差平均值进而根据时间差平均值求得泄漏源至最近处子站单元1的距离x，实现对泄漏源准确定位。

需要说明的是，在对短时序列与长时序列进行互相关运算的过程中，由于每次互运算之后会得到多个离散值，因此为了计算过程的简便性和判断结果的准确性，本实施例在多个离散值中选取最大值作为该次互运算的结果，例如，第一次互运算的结果为Δτ₁，也就是说第一次互运算得到的离散值中得最大值为Δτ₁，同理，第i次互运算的结果为Δτ_i，第i次互运算得到的离散值中得最大值为Δτ_i。

需要补充的的是，上述所用的计算公式对应如下：

互相关运算的计算公式为：

相关系数Di的计算公式为：

时间差平均值计算公式的计算公式为：

泄漏源定位的计算公式为

可以理解的是，ΔT的取值应满足(ΔT+Ts₁)·n≤Ts₂，其中n为互相关计算次数，短时序列的长度为T_s1、长时序列的长度为T_s2、ΔT的值为5秒，T表示信号时间长度、τ为时间偏移量、L为相邻子站单元1的距离(通过相邻子站单元1中的GPS定位组件获得)。在实际应用中，T_s1的取值不易过大或过小，过大会导致计算量的增加，增加了运算时间，过小会因数据样本量较少导致的计算结果不准确，示例性的，T_s1为10秒长度；同理，对于T_s2的取值应满足多次互相关运算的要求，通常T_s2的取值为T_s1的5倍。

实施例二

请参阅3-图6，本实施例提供了一种流体管道泄漏源监测定位方法，包括：

步骤S1：探测泄漏源声波信号，得到泄漏源声波数据；

步骤S2：根据所述泄漏源声波数据计算得到当前管道时频域图像，并基于当前所述管道时频域图像和标准管道时频域图像判断当前管道是否发生泄漏；

步骤S3：在当前管道发生泄漏时，对第一组泄漏源声波数据和第二组泄漏源声波数据进行互相关计算得到时间差平均值，并根据所述时间差平均值定位泄漏源位置。

优选的，所述步骤S2具体包括：

步骤S21：对所述泄漏源声波数据进行卡尔曼滤波处理，得到次声波一维数据；

步骤S22：对所述次声波一维数据进行连续小波变换处理，得到时频域图像；

步骤S23：采用梯度算子及区域分割算法在所述时频域图像中提取各时段对应区域的能量密度值Ei，并分别与标准状态能量密度值E比对，当任一时段对应区域的能量密度值Ei均大于标准状态能量密度值E，判断结果为当前管道发生泄漏，否则判断结果为当前管道未发生泄漏。

较佳的，时频域图像的计算公式为其中，

所述X(t)为当前时刻的次声波一维数据，所述为小波变换函数；

所述t为信号时间变量，所述τ为时间偏移量，所述T为次声波信号时间长度，所述a为数据伸缩尺度，所述b为采样周期的倍数。

进一步的，所述步骤S3具体包括：

步骤S31：从第一组泄漏源声波数据中选取第1短时序列S1，以及从第二组泄漏源声波数据中选取的长时序列S2；

步骤S32：在第1短时序列S1和长时序列S2之间设置固定间隔时间ΔT，所述第i短时序列Si＝S(i-1)+ΔT，i≥2；

步骤S33：分别对各短时序列与长时序列S2互相关运算，依次得到对应的互运算结果Δτ₁……Δτ_i；

步骤S34：根据所述互运算结果Δτ₁……Δτ_i计算得到相关系数D_i，确认当前管道是否发生泄漏；

步骤S35：在确认当前管道发生泄漏时，根据所述互运算结果Δτ₁……Δτ_i得到时间差平均值并根据所述时间差平均值定位泄漏源位置。

优选的，所述步骤S34中，根据互运算结果Δτ₁……Δτ_i计算得到相关系数D_i，确认当前管道是否发生泄漏的方法包括：

利用相关系数计算公式计算得到相关系数D_i，其中，所述当所述D_i小于阈值时，则确认当前管道发生泄漏，当所述D_i大于阈值时，则确认当前管道未发生泄漏。

优选的，在所述步骤S35中，在确认当前管道发生泄漏时，根据互运算结果Δτ₁……Δτ_i以及泄漏源声波数据定位泄漏源位置的方法包括：

利用定位计算公式其中，V₁为当前次声波沿着管道内流体传输方向的速度，V₂为当前次声波逆着管道内流体传输方向的速度，L为发送第一组泄漏源声波数据的子站单元1，至发送第二组泄漏源声波数据的子站单元1之间的距离。

与现有技术相比，本发明实施例提供的流体管道泄漏源监测定位方法的有益效果与上述实施例一提供的流体管道泄漏源定位系统的有益效果相同，在此不做赘述。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括上述实施例方法的各步骤，而所述的存储介质可以是：ROM/RAM、磁碟、光盘、存储卡等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种流体管道泄漏源监测定位系统，其特征在于，包括主站单元和n个子站单元，n个所述子站单元沿流体管道方向依次分布，各所述子站单元分别与所述流体管道连通，n≥2；其中，所述主站单元包括处理判断模块和定位计算模块，所述处理判断模块的输入端分别与各所述子站单元交互连接，所述处理判断模块的输出端与所述定位计算模块连接；

所述子站单元用于探测泄漏源声波信号，得到泄漏源声波数据；

所述处理判断模块用于根据所述泄漏源声波数据计算得到当前管道时频域图像，并基于当前所述管道时频域图像和标准管道时频域图像判断当前管道是否发生泄漏；

所述定位计算模块用于在当前管道发生泄漏时，对第一组泄漏源声波数据和第二组泄漏源声波数据进行互相关计算得到时间差平均值，并根据所述时间差平均值定位泄漏源位置。

2.根据权利要求1所述的一种流体管道泄漏源监测定位系统，其特征在于，所述子站单元包括高精度次声波传感器、GPS定位组件以及数字化仪，所述高精度次声波传感器通过传感器球阀与所述流体管道连通，所述高精度次声波传感器和所述GPS定位组件分别与所述数字化仪的一端连接，所述数字化仪的另一端与所述处理判断模块连接。

3.根据权利要求2所述的一种流体管道泄漏源监测定位系统，其特征在于，所述处理判断模块包括依次连接的滤波处理子模块、小波变换子模块和判断子模块，所述数字化仪与所述滤波处理子模块连接，所述判断子模块与所述定位计算模块连接；

所述滤波处理子模块用于对所述泄漏源声波数据进行卡尔曼滤波处理，得到次声波一维数据；

所述小波变换子模块用于对所述次声波一维数据进行连续小波变换处理，得到时频域图像；

所述判断子模块采用梯度算子及区域分割算法在所述时频域图像中提取各时段对应区域的能量密度值Ei，并分别与标准状态能量密度值E比对，当任一时段对应区域的能量密度值Ei均大于标准状态能量密度值E，判断结果为当前管道发生泄漏，否则判断结果为当前管道未发生泄漏。

4.根据权利要求1或3所述的一种流体管道泄漏源定位系统，其特征在于，所述定位计算模块包括依次连接的序列选取子模块、短时序列设置子模块、互相关运算子模块、序贯概率比检验子模块和定位子模块，所述序列选取子模块和所述判断子模块连接；

所述序列选取子模块用于从第一组泄漏源声波数据中选取第1短时序列S1，以及从第二组泄漏源声波数据中选取的长时序列S2；

所述短时序列设置子模块用于在第1短时序列S1和长时序列S2之间设置固定间隔时间ΔT，所述第i短时序列Si＝S(i-1)+ΔT，i≥2；

所述互相关运算子模块用于分别对各短时序列与长时序列S2互相关运算，依次得到对应的互运算结果Δτ₁……Δτ_i；

所述序贯概率比检验子模块用于根据所述互运算结果Δτ₁……Δτ_i，采用序贯概率比检验方法得到相关系数D_i，确认当前管道是否发生泄漏；

所述定位子模块用于在当前管道发生泄漏时，根据所述互运算结果Δτ₁……Δτ_i得到时间差平均值，并根据所述时间差平均值定位泄漏源位置。

5.一种流体管道泄漏源监测定位方法，其特征在于，应用于权利要求1所述的流体管道泄漏源定位系统中，所述方法包括：

步骤S1：探测泄漏源声波信号，得到泄漏源声波数据；

步骤S2：根据所述泄漏源声波数据计算得到当前管道时频域图像，并基于当前所述管道时频域图像和标准管道时频域图像判断当前管道是否发生泄漏；

步骤S3：在当前管道发生泄漏时，对第一组泄漏源声波数据和第二组泄漏源声波数据进行互相关计算得到时间差平均值，并根据所述时间差平均值定位泄漏源位置。

6.根据权利要求5所述的流体管道泄漏源监测定位方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

步骤S21：对所述泄漏源声波数据进行卡尔曼滤波处理，得到次声波一维数据；

步骤S22：对所述次声波一维数据进行连续小波变换处理，得到时频域图像；

步骤S23：采用梯度算子及区域分割算法在所述时频域图像中提取各时段对应区域的能量密度值Ei，并分别与标准状态能量密度值E比对，当任一时段对应区域的能量密度值Ei均大于标准状态能量密度值E，判断结果为当前管道发生泄漏，否则判断结果为当前管道未发生泄漏。

7.根据权利要求6所述的流体管道泄漏源监测定位方法，其特征在于，所述时频域图像的计算公式为其中，

所述X(t)为当前时刻的次声波一维数据，所述为小波变换函数；

所述t为信号时间变量，所述a为数据伸缩尺度，所述b为采样周期的倍数。

8.根据权利要求6所述的流体管道泄漏源监测定位方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

步骤S31：从第一组泄漏源声波数据中选取第1短时序列S1，以及从第二组泄漏源声波数据中选取的长时序列S2；

步骤S32：在第1短时序列S1和长时序列S2之间设置固定间隔时间ΔT，所述第i短时序列Si＝S(i-1)+ΔT，i≥2；

步骤S33：分别对各短时序列与长时序列S2互相关运算，依次得到对应的互运算结果Δτ₁……Δτ_i；

步骤S34：根据所述互运算结果Δτ₁……Δτ_i计算得到相关系数D_i，确认当前管道是否发生泄漏；

步骤S35：在确认当前管道发生泄漏时，根据所述互运算结果Δτ₁……Δτ_i得到时间差平均值并根据所述时间差平均值定位泄漏源位置。

9.根据权利要求8所述的流体管道泄漏源监测定位方法，其特征在于，所述步骤S34中，根据互运算结果Δτ₁……Δτ_i计算得到相关系数D_i，确认当前管道是否发生泄漏的方法包括：

利用相关系数计算公式计算得到相关系数D_i，其中，所述当所述D_i小于阈值时，则确认当前管道发生泄漏，当所述D_i大于阈值时，则确认当前管道未发生泄漏。

10.根据权利要求8所述的流体管道泄漏源监测定位方法，其特征在于，在所述步骤S35中，在确认当前管道发生泄漏时，根据互运算结果Δτ₁……Δτ_i以及泄漏源声波数据定位泄漏源位置的方法包括：

利用定位计算公式其中，V₁为当前次声波沿着管道内流体传输方向的速度，V₂为当前次声波逆着管道内流体传输方向的速度，L为发送第一组泄漏源声波数据的子站单元，至发送第二组泄漏源声波数据的子站单元之间的距离。