CN109374115A - 基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于φ‑OTDR的油气管线外破振动监测识别方法，包括以下步骤：采用相敏感光时域反射仪监测获得油气管线沿线由扰动引起的光纤振动信号；对获得的振动信号进行小波滤波，滤除信号的直流成分和低频成分；将滤波后的振动信号采用短时傅立叶变换变换到时域和频域，获得振动信号的时频图谱；根据机械作业行为、机械挖掘冲击行为与人工挖掘行为的时频信息特征，在时频图谱中提取相应行为的特征信息；根据提取的特征信息对被监测管线附近发生的行为进行模式识别判断，并输出报警信息。本发明可有效识别被监测油气管线附近的机械作业行为、机械冲击挖掘行为和人工挖掘行为等外破行为，实现油气管线的实时、长距离振动外破在线监测。

Description

基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别方法

技术领域

本发明涉及石油天然气输运管线运维领域，尤其涉及一种基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别方法。

背景技术

油气输运管道覆盖范围广、且大部分处于野外无人监管的区域，常常会发生打孔盗油、破坏管道正常运行等事件的发生，因此对油气管道的实时监测预警具有重要的安全、生产、经济意义。目前，对油气管道的监测主要采用在沿线管道处加装点式传感器、对局部采用视频监控等方法来实现，这些方法只能对局部的油气管线进行监测，并不能实现长距离分布式覆盖。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能有效识别被监测油气管线附近的机械作业、机械挖掘和人工挖掘等外破行为，实现油气管线的实时、长距离振动外破在线监测的监测识别方法。

为达目的，本发明所采用的技术方案是：

提供一种基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别方法，包括以下步骤：

采用相敏感光时域反射仪监测获得油气管线沿线由扰动引起的光纤振动信号；

对获得的振动信号进行小波滤波，滤除信号的直流成分和低频成分；

将滤波后的振动信号采用短时傅立叶变换变换到时域和频域，获得振动信号的时频图谱；

根据机械作业行为、机械挖掘冲击行为与人工挖掘行为的时频信息特征，在时频图谱中提取相应行为的特征信息；

根据提取的特征信息对被监测管线附近发生的行为进行模式识别判断，并输出报警信息。

接上述技术方案，所述时频图谱为其中，函数M(τ-t)是短时傅立叶变换的窗函数，τ为窗函数的时间尺度；根据设定的阈值g₀(ω,t,z)对g(ω,t,z)进行处理，令g(ω,t,z)中小于g₀(ω,t,z)的值为零，保留g(ω,t,z)≥g₀(ω,t,z)的值。

接上述技术方案，所述机械作业行为和所述机械挖掘冲击行为的频谱具有如下特征：

所述机械作业行为：

所述机械挖掘冲击行为：

其中，t表示时间，t₀、t₀₁、t₀₂、t₀₃、t_m分别对应机械作业行为中的发动机启动、稳定、发动机关停、关停结束的时刻和挖掘冲击时刻，k₁、k₂、b₁、b₂分别为机械启动时的频率变化率、机械停止时的频率变化率、机械启动时的频率变化截距、机械停止时的频率变化截距，其中k₁＞0，k₂＜0；ω₀为常数，其值大于零；式中n和m分别表示机械作业发动机的倍频阶数和机械挖掘冲击的次数；F_ω为傅立叶变换符号，Const为常数；δ(t-t_m)为单位冲击函数，表示如下：

接上述技术方案，进行模式识别时，具体包括以下步骤：

以时间轴为横坐标，频率轴为纵坐标，在时频信号图谱g(ω,t,z)中寻找机械作业行为的直线特征(k_{t_ω},[t_str,t_end])：

(1)当寻找到斜率k_{t_ω}≥0时的直线时，判断存在机械启动或机械作业行为发生，输出机械作业预警；

(2)当寻找到斜率k_{t_ω}＜0时，判断机械作业行为停止，解除机械作业预警；

以时间轴为纵坐标，频率轴为横坐标，在g(ω,t,z)数据中寻找冲击行为的直线特征(k_{ω_t},[t_str1,t_end1])：

(1)当仅寻找到斜率k_{ω_t}＝0时的直线时，判断存在冲击行为，输出人工挖掘报警；

(2)当寻找到斜率k_{ω_t}＜0的直线时，判断存在机械启动，输出机械作业预警；

(3)当寻找到斜率k_{ω_t}＞0的直线时，判断机械作业行为停止，解除机械作业预警；

当以上两种模式中，同时寻找到下列特征时：

(1)当寻找到k_{ω_t}＝0直线的同时，k_{t_ω}存在实数值或k_{ω_t}≠0存在，且k_{ω_t}＝0时对应的时间坐标[t_str1,t_end1]∈[t_str,t_end]，则判断机械挖掘行为正在进行，输出机械挖掘报警；

(2)当寻找到k_{ω_t}＝0直线的同时，k_{t_ω}存在实数值或k_{ω_t}≠0存在，但k_{ω_t}＝0时对应的时间坐标则判断有机械作业行为和人工挖掘行为，输出机械作业预警和人工挖掘报警；

以上所述表达式中，k_{t_ω}、[t_str,t_end]、k_{ω_t}、[t_str1,t_end1]分别为时间-频率坐标空间寻找到的直线斜率、起止时间标签和在频率-时间坐标空间寻找到的直线斜率、起止时间标签。

本发明还提供了一种基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别系统，包括：

信号获取模块，用于获得油气管线沿线由扰动引起的光纤振动信号；

滤波模块，用于对获得的振动信号进行小波滤波，滤除信号的直流成分和低频成分；

信号变换模块，用于将滤波后的振动信号采用短时傅立叶变换变换到时域和频域，获得振动信号的时频图谱；

特征提取模块，用于根据机械作业行为、机械挖掘冲击行为与人工挖掘行为的时频信息特征，在时频图谱中提取相应行为的特征信息；

模式识别模块，用于根据提取的特征信息对被监测管线附近发生的行为进行模式识别判断，并输出报警信息。

本发明还提供了一种基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别装置，包括相敏感光时域反射仪、分布式光纤传感器及信息处理单元；

所述分布式光纤传感器沿油气管线敷设；

所述相敏感光时域反射仪与所述分布式光纤传感器连接，用于获取分布式光纤传感器中的光纤振动信号；

所述信息处理单元与所述相敏感光时域反射仪连接，所述信息处理单元包括上述实施例的所述滤波模块、所述信号变换模块、所述特征提取模块、模式识别模块。

接上述技术方案，所述分布式光纤传感器为沿油气管线同沟敷设光缆内的传感光纤。

接上述技术方案，所述传感光纤为单模光纤。

本发明产生的有益效果是：本发明对获取的油气管线的光纤振动信号变换成时频图谱，根据机械作业行为、机械挖掘冲击行为与人工挖掘行为的时频信息特征，在时频图谱中提取相应行为的特征信息；再根据提取的特征信息对被监测管线附近发生的行为进行模式识别判断，从而可有效识别被监测油气管线附近的机械作业行为、机械冲击挖掘行为和人工挖掘行为等外破行为，实现油气管线的实时、长距离振动外破在线监测。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1为本发明实施例监测装置的组成结构及部署示意图；

图2为本发明实施例监测识别方法流程示意图；

图3为本发明实施例的机械作业行为时频特征图谱；

图4为本发明实施例的人工挖掘行为时频特征图谱。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参见图1至图2所示，本发明基于φ-OTDR的油气管线外破入侵监测识别方法，包括如下步骤：

步骤一、采用相敏感光时域反射仪(φ-OTDR)监测获得油气管线沿线由扰动引起的光纤振动信号；

步骤二、对获得的振动信号进行小波滤波，滤除信号的直流成分和低频成分；

步骤三、对滤波后的振动信号进行时频变换，将信号变换到时域和频域内分析，获得振动信号的时频图谱；

步骤四、根据机械作业行为、机械挖掘行为与人工挖掘行为的时频信息特征在时频图谱中提取相应行为的特征信息；

步骤五、根据提取的特征信息对被监测管线附近发生的行为进行模式识别判断，并输出报警信息。

φ-OTDR监测获得的由外部扰动引起的振动信号X(z,t)可表示如下：

X(z,t)＝X₀(z)cos[ωt-Φ]

其中X₀是振动幅值，z为扰动点所处光纤位置，ω为光纤z位置处的外界扰动频率，Φ为扰动点的初始相位，t为时间。

采用小波滤波，将振动信号的直流成分和对信号分析影响较大的低频成份滤除。

根据扰动具有频率特征，采用短时傅立叶变换，将振动信号由时域变换到时频空间进行处理，获得光纤位置z处的扰动信号时频信号图谱g(ω,t,z)：

其中，函数M(τ-t)是短时傅立叶变换的窗函数，τ为窗函数的时间尺度。为凸显其模式特征，设定一个阈值g₀(ω,t,z)对g(ω,t,z)进行处理，以方便进行模式识别特征提取，令数据g(ω,t,z)中小于g₀(ω,t,z)的值为零，保留g(ω,t,z)≥g₀(ω,t,z)的值。

参见图3所示为机械作业行为的时频信号图谱，图4所示为挖掘冲击行为的时频信号图谱，图3和图4的横坐标为频率纵坐标为时间。根据机械作业行为和挖掘冲击行为的频谱特征在时频信号图谱g(ω,t,z)中进行特征提取。

以上所述机械挖掘和挖掘冲击行为的频谱具有如下特征：

机械作业行为：

挖掘冲击行为：

其中，t₀、t₀₁、t₀₂、t₀₃、t_m分别对应了机械作业行为中的发动机启动、稳定、发动机关停、关停结束的时刻和挖掘冲击时刻，k₁、k₂、b₁、b₂分别为机械启动时的频率变化率、机械停止时的频率变化率、机械启动时的频率变化截距、机械停止时的频率变化截距，其中k₁＞0，k₂＜0；ω₀为常数，其值大于零。式中的n和m分别表示机械作业发动机的倍频阶数和挖掘冲击的次数。F_ω为傅立叶变换符号，Const为常数，δ(t-t_m)为单位冲击函数，表示如下：

所述的机械挖掘行为的频率特征包涵融合了机械作业行为和冲击行为的频谱特征。

根据以上机械作业频率特征、人工挖掘频率特征和机械挖掘频率特征，在获得扰动信号时频信号图谱g(ω,t,z)中提取对应的频率特征，实现振动事件的特征提取和事件识别判断。具体的特征提取和事件识别判断方法按以下方式进行：

以时间轴为横坐标，频率轴为纵坐标，在时频信号图谱g(ω,t,z)中寻找机械作业行为的直线特征(k_{t_ω},[t_str,t_end])：

(1)当寻找到斜率k_{t_ω}≥0时的直线时，认为存在机械启动或机械作业行为发生，输出机械作业预警；

(2)当寻找到斜率k_{t_ω}＜0时，认为机械作业行为停止，解除机械作业预警；

以时间轴为纵坐标，频率轴为横坐标，在g(ω,t,z)数据中寻找冲击行为的直线特征(k_{ω_t},[t_str1,t_end1])：

(1)当仅寻找到斜率k_{ω_t}＝0时的直线时，认为存在冲击行为，输出人工挖掘报警；

(2)当寻找到斜率k_{ω_t}＜0的直线时，认为存在机械启动，输出机械作业预警；

(3)当寻找到斜率k_{ω_t}＞0的直线时，认为机械作业行为停止，解除机械作业预警；

当以上两种模式中，同时寻找到下列特征时：

(1)当寻找到k_{ω_t}＝0直线的同时，k_{t_ω}存在实数值或k_{ω_t}≠0存在，且

k_{ω_t}＝0时对应的时间坐标[t_str1,t_end1]∈[t_str,t_end]，则认为机械挖掘行为正在进行，输出机械挖掘报警；

(2)当寻找到k_{ω_t}＝0直线的同时，k_{t_ω}存在实数值或k_{ω_t}≠0存在，但

k_{ω_t}＝0时对应的时间坐标则认为有机械作业行为和人工挖掘行为，输出机械作业预警和人工挖掘报警；

以上所述表达式中，k_{t_ω}、[t_str,t_end]、k_{ω_t}、[t_str1,t_end1]分别为时间-频率坐标空间寻找到的直线斜率、起止时间标签和在频率-时间坐标空间寻找到的直线斜率、起止时间标签。

通过以上方法可识别判断出油气管线附近的挖掘外破事件。

本发明实施例基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别系统主要用于实现上述实施例的检测识别方法，包括：

信号获取模块，用于获得油气管线沿线由扰动引起的光纤振动信号；

滤波模块，用于对获得的振动信号进行小波滤波，滤除信号的直流成分和低频成分；

信号变换模块，用于将滤波后的振动信号采用短时傅立叶变换变换到时域和频域，获得振动信号的时频图谱；

特征提取模块，用于根据机械作业行为、机械挖掘冲击行为与人工挖掘行为的时频信息特征，在时频图谱中提取相应行为的特征信息；

模式识别模块，用于根据提取的特征信息对被监测管线附近发生的行为进行模式识别判断，并输出报警信息。

信号获取模块可为相敏感光时域反射仪φ-OTDR。

本发明的另一实施例中，基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别装置包括：相敏感光时域反射仪(φ-OTDR)、分布式光纤传感器及信息处理单元。分布式光纤传感器为沿油气管线同沟敷设的光缆内的一根传感光纤。传感光纤可为光缆内的一根单模光纤。φ-OTDR安装在油气管线的中间阀室机房内，传感光纤通过阀室机房内的光纤接口接入φ-OTDR，φ-OTDR与信息处理单元相连。

φ-OTDR监测原理为φ-OTDR向传感光纤中发射超窄线宽脉冲激光，激光在传感光纤中传播时会产生后向瑞利散射光，当传感光纤感知到外界扰动时，其扰动位置处的瑞利散射光的相位会发生变化，从而导致返回φ-OTDR的散射光光强发生变化，通过监测后向瑞利散射光的光强和返回时间可实现扰动点的定位和振动频率探测。

所述φ-OTDR通过网口与信息处理单元连接，信息处理单元接收φ-OTDR发送的分布式光纤传感器上各空间位置上的扰动信息，并完成存储、管理、计算及信息显示，通过现有相应算法识别出油气管线附近的外破扰动信息。信息处理单元主要用于实现上述实施例的监测识别方法。

综上，本发明能有效识别被监测油气管线附近的机械作业、机械挖掘和人工挖掘等外破行为。实现油气管线的实时、长距离振动外破在线监测。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

采用相敏感光时域反射仪监测获得油气管线沿线由扰动引起的光纤振动信号；

对获得的振动信号进行小波滤波，滤除信号的直流成分和低频成分；

将滤波后的振动信号采用短时傅立叶变换变换到时域和频域，获得振动信号的时频图谱；

根据机械作业行为、机械挖掘冲击行为与人工挖掘行为的时频信息特征，在时频图谱中提取相应行为的特征信息；

根据提取的特征信息对被监测管线附近发生的行为进行模式识别判断，并输出报警信息。

2.根据权利要求1所述的基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别方法，其特征在于，所述时频图谱为其中，函数M(τ-t)是短时傅立叶变换的窗函数，τ为窗函数的时间尺度；根据设定的阈值g₀(ω,t,z)对g(ω,t,z)进行处理，令g(ω,t,z)中小于g₀(ω,t,z)的值为零，保留g(ω,t,z)≥g₀(ω,t,z)的值。

3.根据权利要求1所述的基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别方法，其特征在于，所述机械作业行为和所述机械挖掘冲击行为的频谱具有如下特征：

所述机械作业行为：

所述机械挖掘冲击行为：

其中，t表示时间，t₀、t₀₁、t₀₂、t₀₃、t_m分别对应机械作业行为中的发动机启动、稳定、发动机关停、关停结束的时刻和挖掘冲击时刻，k₁、k₂、b₁、b₂分别为机械启动时的频率变化率、机械停止时的频率变化率、机械启动时的频率变化截距、机械停止时的频率变化截距，其中k₁＞0，k₂＜0；ω₀为常数，其值大于零；式中n和m分别表示机械作业发动机的倍频阶数和机械挖掘冲击的次数；F_ω为傅立叶变换符号，Const为常数；δ(t-t_m)为单位冲击函数，表示如下：

4.根据权利要求2所述的基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别方法，其特征在于，进行模式识别时，具体包括以下步骤：

以时间轴为横坐标，频率轴为纵坐标，在时频信号图谱g(ω,t,z)中寻找机械作业行为的直线特征(k_{t_ω},[t_str,t_end])：

(1)当寻找到斜率k_{t_ω}≥0时的直线时，判断存在机械启动或机械作业行为发生，输出机械作业预警；

(2)当寻找到斜率k_{t_ω}＜0时，判断机械作业行为停止，解除机械作业预警；

以时间轴为纵坐标，频率轴为横坐标，在g(ω,t,z)数据中寻找冲击行为的直线特征(k_{ω_t},[t_str1,t_end1])：

(1)当仅寻找到斜率k_{ω_t}＝0时的直线时，判断存在冲击行为，输出人工挖掘报警；

(2)当寻找到斜率k_{ω_t}＜0的直线时，判断存在机械启动，输出机械作业预警；

(3)当寻找到斜率k_{ω_t}＞0的直线时，判断机械作业行为停止，解除机械作业预警；

当以上两种模式中，同时寻找到下列特征时：

(1)当寻找到k_{ω_t}＝0直线的同时，k_{t_ω}存在实数值或k_{ω_t}≠0存在，且k_{ω_t}＝0时对应的时间坐标[t_str1,t_end1]∈[t_str,t_end]，则判断机械挖掘行为正在进行，输出机械挖掘报警；

(2)当寻找到k_{ω_t}＝0直线的同时，k_{t_ω}存在实数值或k_{ω_t}≠0存在，但k_{ω_t}＝0时对应的时间坐标则判断有机械作业行为和人工挖掘行为，输出机械作业预警和人工挖掘报警；

以上所述表达式中，k_{t_ω}、[t_str,t_end]、k_{ω_t}、[t_str1,t_end1]分别为时间-频率坐标空间寻找到的直线斜率、起止时间标签和在频率-时间坐标空间寻找到的直线斜率、起止时间标签。

5.一种基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别系统，其特征在于，包括：

信号获取模块，用于获得油气管线沿线由扰动引起的光纤振动信号；

滤波模块，用于对获得的振动信号进行小波滤波，滤除信号的直流成分和低频成分；

信号变换模块，用于将滤波后的振动信号采用短时傅立叶变换变换到时域和频域，获得振动信号的时频图谱；

特征提取模块，用于根据机械作业行为、机械挖掘冲击行为与人工挖掘行为的时频信息特征，在时频图谱中提取相应行为的特征信息；

模式识别模块，用于根据提取的特征信息对被监测管线附近发生的行为进行模式识别判断，并输出报警信息。

6.一种基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别装置，其特征在于，包括相敏感光时域反射仪、分布式光纤传感器及信息处理单元；

所述分布式光纤传感器沿油气管线敷设；

所述相敏感光时域反射仪与所述分布式光纤传感器连接，用于获取分布式光纤传感器中的光纤振动信号；

所述信息处理单元与所述相敏感光时域反射仪连接，所述信息处理单元包括权利要求5中的所述滤波模块、所述信号变换模块、所述特征提取模块、模式识别模块。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分布式光纤传感器为沿油气管线同沟敷设光缆内的传感光纤。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述传感光纤为单模光纤。