CN109340582A - 一种海底管道泄漏监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开的一种海底管道泄漏监测方法，包括：获取待测管道上游的压力数据和流量数据以及下游的压力数据和流量数据；对获取的数据进行预处理得到处理结果；根据处理结果判断待测管道中的流量数据是否为0；若不为0，则采用动态监测算法判断待测管道是否泄漏；若为0，则采用静态监测算法判断待测管道是否泄漏。本发明的有益效果：根据采集的数据利用动态监测或静态监测方法判断待测管道是否存在泄漏现象，通过修正流量差或修正压力差利用序贯概率比检验方法来计算管道泄漏和未发生泄漏的概率，提高了管道泄漏监测的准确度。

Description

一种海底管道泄漏监测方法及系统

技术领域

本发明涉及管道泄漏监测设备技术领域，具体涉及一种海底管道泄漏监测方法及系统。

背景技术

海底油气管道是输送石油和天然气的生命线，一般包括铺设在海底的油气集输管道，干线管道和附属的增压平台，以及管道与平台连接的主管等部分。由于海底管道输运具有运输量大、稳定、运输效率高、造价低廉、很少受气候影响等诸多优点，因此管道输运一直作为海上油气运输的最佳选择。然而随着管线运行年限的增加，它们会不可避免遇到的老化、腐蚀穿孔、不可抗力和外界条件变化(如地震或海床支撑坍塌据等)、以及其他自然或人为损坏等问题，从而导致管线泄露事故频繁发生。管线一旦发生泄漏，将威胁到人们的生命财产安全、生存环境，以及造成严重的资源浪费等恶劣后果。因此，需要对海底油气管线是否发生泄漏进行监测。

对于管道的泄漏检测大致可以分为以下两种：基于外部的方法，即根据检测管道外部参数，如碳氢化合物或者温度变化等，来判断是否发生泄漏；基于内部的方法，即利用传感器来监控管道的内部参数，如：压强、温度、粘度、密度、流量、声速等，并通过计算来判断是否发生泄露。

当前，现有基于内部的泄漏监测方法可应用于海底管道的泄露监测。但监测方法单一，存在误差大、精度低、泄漏点定位准确度不高等问题。另外海洋环境对管道泄漏监测方法性能有影响，例如仪表的安装、SCADA和遥测单元等，另一个问题是海水对海洋管道的静水压力，外部的压力可能会降低泄漏量，对于静水压力的泄漏，可能导致外部水流进入管道的情况下，使泄漏检测更加困难。另外，海底生产系统中，管道内大多是多相流体，其泄漏检测和定位难度更大。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明实施例的目的在于提供一种海底管道监测方法及系统，能准确监测海底油气管道是否存在泄漏现象。

第一方面，本发明实施例提供的一种海底管道泄漏监测方法，包括：

获取待测管道上游的压力数据和流量数据以及下游的压力数据和流量数据；

对获取的数据进行预处理得到处理结果；

根据处理结果判断待测管道中的流量数据是否为0；

若不为0，则采用动态监测算法判断待测管道是否泄漏；

若为0，则采用静态监测算法判断待测管道是否泄漏。

第二方面，本发明实施例提供的一种海底管道泄漏监测系统，包括第一数据采集模块、第二数据采集模块、管道阀门、分布式控制系统和上位机，

所述第一数据采集模块设置在待测管道的上游，用于采集待测管道上游的压力数据和流量数据；

所述第二数据采集模块设置在待测管道的下游，用于采集待测管道下游的压力数据和流量数据；

所述管道阀门分别设置在待测管道的上游和下游，用于控制待测管道内的流体的状态；

所述分布式控制系统用于获取第一数据采集模块和第二数据采集模块采集的数据，并对数据进行预处理，将预处理后得到的处理结果发送给上位机；

所述上位机接收所述分布式控制系统发送的处理结果，并根据处理结果判断待测管道中的流量数据是否为0；若不为0，则采用动态监测算法判断待测管道是否泄漏；若为0，则采用静态监测算法判断待测管道是否泄漏。

本发明的有益效果：

本发明实施例提供的海底管道泄漏监测方法及系统，根据采集的数据利用动态监测或静态监测方法判断待测管道是否存在泄漏现象，通过修正流量差或修正压力差利用序贯概率比检验算法来计算管道泄漏和未发生泄漏的概率，提高了管道泄漏监测的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1示出了本发明第一实施例所提供的一种海底管道泄漏监测方法的流程图；

图2示出了进行实验时待测管道泄漏时的SPRT结果的仿真图；

图3示出了本发明第三实施例所提供的一种海底管道泄漏监测系统的结构框图。

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。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。

图1示出了本发明第一实施例所提供的一种海底管道泄漏监测方法的流程图，该方法包括：

S1:获取待测管道上游的压力数据、温度数据和流量数据以及下游的压力数据、温度数据和流量数据。

S2:对获取的数据进行预处理得到处理结果。

具体地，对获取的数据采用小波变换方法进行分析处理。小波变换被认为是调和分析、傅立叶分析、泛函分析与样条分析的完美结晶，也是信号与图像分析，量子物理等科学和工程技术近十几年来在数学方法上的重大突破。小波变换是一种能够在时间-频率两域对信号进行分析的方法，具有可以对信号在不同范围、不同的时间区域内进行分析，对噪声不敏感，能够分析到信号的任意细节等优点，在信号处理领域获得越来越广泛的应用，被誉为“数学显微镜”。传感器采集的信号(压力、流量、温度信号等)通常伴随着噪声，因此采用小波分析的方法对采集的信号进行去噪，得到处理结果。

S3:根据处理结果判断待测管道中的流量数据是否为0。根据待测管道中的流量数据是否为0来判断待测管道的状态，管道的状态包括管道运行和管道未运行。

S4:若不为0，则采用动态监测算法判断待测管道是否泄漏。

具体地，如果流量数据不为0，即管道阀门打开并处于运行状态，待测管道有流体流动，称为动态监测。

根据质量平衡原理，在管道没有泄漏的情况下，管道上游流量和下游站流量的变化应该等于管道内总量的变化。因此，可以得到以下等式：

τ(t)＝Q_in(t)-Q_out(t)-ΔQ(t) (1)

式(1)和式(2)中：τ(t)为t时刻的修正流量差(由于仪表的固有误差和流体的可压缩性，τ(t)总是在围绕一个非零值上下波动)；Q_in(t)为待测管道上游的流量计t时刻监测到的流量；Q_out(t)为待测管道下游站的流量计t时刻监测到的流量；ΔQ(t)为滞留在管道内部的流体从t-1时刻到t时刻的变化量；S₁为待测管道的横截面积；S为待测管道的总长度；ρ_t为t时刻管道内物质的密度；P_t为t时刻管道的运行压力；T_t为t时刻管道的温度；ρ_t-1为t-1时刻管道内物质的密度；P_t-1为t-1时刻管道的运行压力；T_t-1为t-1时刻管道的温度。

应用统计学观点视流量信号为正态分布的随机变量，由于管道的泄漏必然引起管道中的流量变化，因此假设当未发生泄漏时上下游流量满足高斯分布，由此采用序贯序贯概率比(SPRT)检验算法对修正流量差数据进行分析，得到待测管道泄漏概率，根据泄漏概率判断待测管道是否泄漏。具体方法如下：

假设管道正常运行时满足零假设H₀：τ(t)为非泄漏状态下的高斯分布，μ为管道正常运行情况下的修正流量差平均值，σ²为标准差，σ为管道上流量和压力的波动变化；

假设管道泄漏时满足备选假设H₁：τ(t)为泄漏状态下的高斯分布，μ+Δμ为泄漏量的平均值，σ²为标准差；μ为管道正常运行情况的修正流量差平均值，Δμ是由监测到的泄漏量确定的参数，σ表示管道上流量和压力的波动变化。

设序列τ(1)，τ(2)…τ(N)，N为自然数，序列τ(1)、τ(2)…τ(N)是来自具有未知均值为μ和已知方差为σ²的正态总体，在零假设H₀成立的条件下和在备选假设H₁成立的条件下，分别计算出子样τ(i)，i＝1,2，…n，n≤N,n为自然数,τ(i)的联合概率密度P，

式(3)和式(4)中，P_0n为在满足零假设H₀的联合概率,P_1n为在满足备选假设H₁的联合概率；

计算似然比P_1n/P_0n，如果这个比值满足不等式：

式(5)中：

α：表示允许的误报警概率；

β：表示失报警概率；

那么，接受零假设H₀，则判断管道运行正常；

如果这个比值满足不等式：

那么，拒绝零假设H₀，而接受假设H₁，则判断管道发生泄漏；

如果这个比值满足不等式：

那么，继续判断第(n+1)个子样τ(n+1)，并继续计算比值继续循环判断过程:

当接受假设H₀：则μ＝μ₀；

当拒绝假设H₀：则μ≠μ₀；

当时，继续抽取第(n+2)个子样τ(n+2)，并继续计算比值继续按照判断方法进行检验，直到做出接受或拒绝假设H₀的判断为止；

在t次取样时，计算概率比的对数：

在通常情况下，把上式变换为对数形式：

得到如下的推导过程：

因此，序贯概率比检验的判断参数为：

那么定义：

则序贯概率比检验的结论如下：

如果λ(t)≥A，则接受假设H₁，判断待测管道发生了泄漏；

如果λ(t)≤B，则接受假设H₀，判断待测管道运行正常；

如果B<λ(t)<A，则不能判断故障是否发生，继续采用序贯概率比方法检验，

把H₁对H₀的序列比可转换成以下公式：

判断λ(t)是否超过预设的临界值，若超过预设的临界值，则判断待测管道发生了泄漏。

S5:若流量数据为0，则采用静态监测方法进行计算并判断待测管道是否存在泄漏。

如果采集的流量数据为0，即管道阀门关闭，管道内流体不流动，此时称为静态监测。通过待测管道上游压力和待测管道下游站压力来计算泄漏概率。计算公式如下：

τ(t)＝P_i(t)-P_o(t) (11)

其中：

P_i(t)为上游压力；P_o(t)为下游站压力；τ(t)为修正压力差。

与动态监测方法类似，作如下假设：

假设管道正常运行时满足原假设：

H₀：τ(t)为非泄漏状态下的高斯分布，dp为平均值，σ²为标准差；

假设管道泄漏时满足备选假设：

H₁：τ(t)为泄漏状态下的高斯分布，dp+Δdp为平均值，σ²为标准差；

由此得到了对数似然比λ(t)的递推公式为：

泄漏监测判断准则与动态监测类似，在此不再赘述。

为了提高待检测管道泄漏监测的准确性，方法还包括：S6:通过上述动态监测算法或静态监测算法判断出待测管道有泄漏的情况下，再根据操作模式识别的方法对管道泄漏进行再次判断。

根据操作模式识别的方法对管道泄漏进行再次判断具体包括：

将采集的流量数据和压力数据与设定的流量数据和压力数据进行比较得到比较结果，根据比较结果判断当前待测管道的操作模式。操作模式包括稳定工况、中等操作工况和大的操作工况，采集的压力数据和流量数据均在正常流量数据和正常压力数据的±10％波动，视为稳定工况，说明待测管道工作正常,未发生泄漏。采集的压力数据和流量数据均在正常流量数据和正常压力数据的±20％波动，视为中等操作工况改变，流量和压力存在中等程度的改变，例如增大输量，减小输量。采集的压力数据和流量数据大于正常流量数据和正常压力数据的50％，视为大的操作工况，说明流量和压力存在非常大的改变，例如：启泵、停泵、开阀、关阀都会引起流量和压力数据非常大的改变。

S7:在判断待测管道有泄漏的情况下，采用负压波法对泄漏点进行定位。

当管道突然泄漏时，会引发在流体中传播的瞬态负压波；负压波以一定的速度向管道两端传播，而管壁则像一个波导管，负压波传播时衰减很小，可以传播很远。因此，通过捕捉上下游压力点的突降，利用上游压力突降点数与下游突降点数之差，即可算得负压波传到管道上下游之间的时间差；由此就可以准确确定管道的泄漏点位置。在负压波法中，利用小波变换对采集的压力信号进行预处理。小波变换的模极大值对应于压力信号的奇异点(突变点)，通过监测模极大值点可以找到压力信号的奇异点(突变点)。

具体地，假设待测管道内负压波从泄漏点传播到管道上游和下游站的时间分别为t₁、t₂，则有

Δt＝t₁-t₂ (15)

待测管道泄漏点位置的计算公式为：

其中，X为泄漏点距上游测压点的距离；L为上下游站间距；a为负压波的传播速度；u为待测管道内流体的速度；Δt为上游压力突变时间与下游站压力突变时间差，

负压波传播速度公式如下：

式中：

a为负压波的传播速度；K为待测管道内流体的体积弹性系数；ρ为待测管道内流体的密度；E为待测管道的管材的弹性；D为待测管道直径；e为待测管道的管壁厚度；C₁为与待测管道约束条件有关的修正系数。

在具体实验时，为了减少泄漏的监测时间，针对出现的不同泄漏量，建立了7个次序，分别对应不同的泄漏量，见表1。λ₁值用来监测可以监测到的最小泄漏量，而λ₂至λ₇用来监测不断增大的泄漏量。这7个LAMBDA值是根据具体管道不同的潜在泄漏量优选出来的。

表1泄漏量瓦尔德值列表

对每个泄漏量作试验，这七个试验泄漏量代表逐个增加管道泄漏量。在管道正常运行工况下，λ值处于低限λ₇附近。在瞬变状态，它们会稍微升高一些，但是应该处于报警临界值以下。在泄漏状况下，一个或多个λ值将上升并超过报警临界值(通常为+4.6)，也可能达到+7.0上限值。一般来说，最靠近实际泄漏量的λ值上升最快，并最先达到报警临界值。λ值对应的较小泄漏量后达到报警临界值。λ对应的泄漏量大于实际泄漏量时，它将永远不会达到泄漏临界值。如图2所示，示出待测管道泄漏时的SPRT结果的仿真图。图2示出了7个SPRT顺序，为了最大程度地降低泄漏监测时间，这7个SPRT顺序对应了不同的泄漏量，它们是λ₁,λ₂,λ₃,λ₄,λ₅,λ₆,λ₇。在上午9：00到12:30发生了如下变化：

1、在9:00-9:30,管道没有泄漏，λ值保持在负数，说明泄漏的概率小于不泄漏的概率。

2、在9:30左右发生泄漏后，λ₁,λ₂,λ₃,λ₄,λ₅,λ₆增加，λ₇仍然保持为负数，是因为泄漏量小于λ₇对应设定的泄漏量。

3、在9:46分，当λ₅大于临界值4.6时，说明待测管道发生泄漏。

4、因为流量和压力的变化符合泄漏时模式，在9:50分时，待测管道发生泄漏。与此同时，在SCADA屏幕上显示出泄漏量和泄漏位置。

5、当泄漏在10:45分停止后，λ值开始下降并重新回到负数。

本发明实施例的海底管道泄漏监测方法的泄漏监测原理：基于统计分析法的基本原理。当管道发生泄漏，压力和流量都会发生变化(压力下降，进出口处的流量会产生偏差)，原管道压力和流量满足的关系就不再成立。利用动态质量平衡监测管道泄漏的原理，根据管道上游和下游的流量和压力，连续计算流量和压力之间的关系。当发生泄漏时，流量和压力之间的关系就会发生变化，应用序贯概率比检验算法和模型识别算法对实际测量的流量值和压力值进行分析，对每一组新的数据，使用修正的流量差来计算泄漏和不发生泄漏的概率。如果修正流量差的统计平均值增加，泄漏的概率就会增加。如果平均值长时间保持很高，以致使泄漏的概率大大高于未发生泄漏的概率，说明需要作出泄漏警告。

本发明实施例提供的海底管道泄漏监测方法，根据采集的数据利用动态监测或静态监测方法判断待测管道是否存在泄漏现象，通过修正流量差或修正压力差利用序贯概率比检验方法来计算管道泄漏和未发生泄漏的概率，提高了管道泄漏监测的准确度。

为了提高管道泄漏监测的准确度，在利用序贯概率比检验方法计算出来管道泄漏概率后，再利用操作模式识别方法进一步的判断，操作模式识别方法利用采集的压力数据和流量数据与预先设定的压力数据和流量数据进行比较，若采集的压力数据和流量数据变化波动范围大于±10％，说明管道存在泄漏的概率比较大。将操作模式识别方法结合动态监测或静态监测算法能区分出是检测仪器损坏还是实际发生了泄漏，进一步提高管道泄漏监测的准确性。

在监测到管道泄漏的情况下，采用负压波法对泄漏点进行定位，负压波法充分考虑多相流介质以及管道特性，瞬间捕捉负压波到上、下游的时间差来定位，提高了泄漏点定位的准确度。

如图3所示，示出了本发明第二实施例提供的一种海底管道泄漏监测系统的结构示意图，该系统包括第一数据采集模块1、第二数据采集模块2、管道阀门3、分布式控制系统4和上位机5，

所述第一数据采集模块1设置在待测管道的上游，用于采集待测管道上游的压力、温度和流量数据；

所述第二数据采集模块2设置在待测管道的下游，用于采集待测管道下游的压力、温度和流量数据；

所述管道阀门3分别设置在待测管道的上游和下游，用于控制待测管道内的流体的状态；

所述分布式控制系统4用于获取第一数据采集模块和第二数据采集模块采集的数据，并对数据进行预处理，将预处理后得到处理结果发送给上位机；

所述上位机5所述分布式控制系统发送的处理结果，并根据处理结果判断待测管道中的流量数据是否为0；若不为0，则采用动态监测算法判断待测管道是否泄漏；若为0，则采用静态监测算法判断待测管道是否泄漏。采用动态监测算法判断待测管道是否泄漏的方法包括：根据质量平衡原理计算得到待测管道在不同时刻的管存量和修正流量差数据；采用序贯概率比检验算法对修正流量差数据进行分析得到待测管道泄漏概率，根据所述泄漏概率判断待测管道是否泄漏。采用静态监测算法判断待测管道是否泄漏的方法包括：根据待测管道在不同时刻的上游压力数据和下游压力数据，计算得到修正压力差数据；采用序贯概率比检验算法对所述修正压力差数据进行分析得到待测管道泄漏概率，根据所述泄漏概率判断待测管道是否泄漏。

上位机5在判断待测管道发生泄漏后，还采用负压波法对待测管道泄漏点进行定位。

由于系统实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。上述描述的系统实施例仅仅是示意性的。

本发明提供的一种海底管道泄漏监测系统与上述海底管道泄漏监测方法出于相同的发明构思，具有相同的有益效果，此处不再赘述。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种海底管道泄漏监测方法，其特征在于，包括：

获取待测管道上游的压力数据和流量数据以及下游的压力数据和流量数据；

对获取的数据进行预处理得到处理结果；

根据处理结果判断待测管道中的流量数据是否为0；

若不为0，则采用动态监测算法判断待测管道是否泄漏；

若为0，则采用静态监测算法判断待测管道是否泄漏。

2.如权利要求1所述的海底管道泄漏监测方法，其特征在于，在采用所述动态监测算法或静态监测算法判断出待测管道有泄漏的情况下，还包括采用操作模式识别的方法对管道泄漏进行再次判断。

3.如权利要求1或2所述的海底管道泄漏监测方法，其特征在于，还包括：在判断出待测管道存在泄漏的情况下，对待测管道的泄漏点进行定位检测。

4.如权利要求1所述的海底管道泄漏监测方法，其特征在于，所述采用动态监测算法判断待测管道是否泄漏的方法包括：

根据质量平衡原理计算得到待测管道在不同时刻的管存量和修正流量差数据；

采用序贯概率比检验算法对修正流量差数据进行分析得到待测管道泄漏概率，根据所述泄漏概率判断待测管道是否泄漏。

5.如权利要求1所述的海底管道泄漏监测方法，其特征在于，所述采用静态监测算法判断待测管道是否泄漏的方法包括：

根据待测管道在不同时刻的上游压力数据和下游压力数据，计算得到修正压力差数据；

采用序贯概率比检验算法对所述修正压力差数据进行分析得到待测管道泄漏概率，根据所述泄漏概率判断待测管道是否泄漏。

6.如权利要求2所述海底管道泄漏监测方法，其特征在于，所述操作模式识别方法具体包括：

将采集的流量数据和压力数据分别与预先设定的流量数据和压力数据进行比较得到比较结果，根据比较结果判断当前待测管道的操作模式。

7.一种海底管道泄漏监测系统，其特征在于，包括第一数据采集模块、第二数据采集模块、管道阀门、分布式控制系统和上位机，

所述第一数据采集模块设置在待测管道的上游，用于采集待测管道上游的压力数据和流量数据；

所述第二数据采集模块设置在待测管道的下游，用于采集待测管道下游的压力数据和流量数据；

所述管道阀门分别设置在待测管道的上游和下游，用于控制待测管道内的流体的状态；

所述分布式控制系统用于获取第一数据采集模块和第二数据采集模块采集的数据，并对数据进行预处理，将预处理后得到的处理结果发送给上位机；

所述上位机接收所述分布式控制系统发送的处理结果，并根据处理结果判断待测管道中的流量数据是否为0；若不为0，则采用动态监测算法判断待测管道是否泄漏；若为0，则采用静态监测算法判断待测管道是否泄漏。

8.如权利要求7所述的海底管道泄漏监测系统，其特征在于，所述上位机采用动态监测算法或静态监测算法判断待测管道存在泄漏的情况下，采用操作模式识别的方法对管道泄漏进行再次判断。

9.如权利要求7或8所述的海底管道泄漏监测系统，其特征在于，所述上位机在判断待测管道存在泄漏的情况下，对待测管道的泄漏点进行定位检测。

10.如权利要求7所述的海底管道泄漏监测系统，其特征在于，所述上位机采用动态监测算法判断待测管道是否泄漏的方法包括：

根据质量平衡原理计算得到待测管道在不同时刻的管存量和修正流量差数据；

采用序贯概率比检验算法对修正流量差数据进行分析得到待测管道泄漏概率，根据所述泄漏概率判断待测管道是否泄漏。