CN109915736A - 一种热力管网系统及其泄漏检测的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种热力供热系统及其泄漏检测方法，包括锅炉、换热器以及供热散热器，锅炉、换热器以及供热散热器通过供热管网相连，所述锅炉产生的蒸汽进入换热器，与换热器中的水进行换热，然后水进入供热散热器中进行供热，所述供热管网具有多个节点，在至少一个节点处设置热像仪。本发明提供了一种新的智能检测泄漏的供热管网系统，本发明通过红外热像仪实时监测供热管网节点处的红外温度场变化自动检测泄漏，能够达到很好的节能环保的效果。

Description

一种热力管网系统及其泄漏检测的方法

技术领域

本发明涉及一种供热系统，尤其涉及一种智能进行泄漏检测供热管网技术领域。

背景技术

集中供热管网泄漏会直接导致管内高温介质大量流失，热污染环境，泄漏严重甚至还可能导致地质塌陷，造成人员伤亡，一直以来都是影响管网安全经济运行的主要故障。随着近些年国内集中供热的快速发展，供热区域及管网规模不断扩大，特别是传统火电厂在国家节能减排政策引导下，积极发展热电联产(如低真空改造、循环水余热利用等)，使得热网运行安全对电厂机组的安全运行影响越来越大，一旦供热管网发生较大泄漏，会直接导致机组跳机，造成重大安全事故。而供热管网分支节点，由于连接分支管路，需要现场开孔焊接、保温，加工质量难以达到厂内预制保温管道工艺水平，并且分支节点处还安装分支管路阀门及仪表，更是管道应力集中点，从而造成管网分支节点发生泄漏故障的概率远远大于普通管道。据工程实践统计，供热管网泄漏故障60％-80％以上发生在分支节点处。

供热管网泄漏检测，特别是泄漏故障实时监测方法的研究及应用，一直得到国内外学者及热力管网运营单位的重点关注。该方法可以分为直接法与间接法两类。直接法主要包括直埋预警线法、分布式光纤测温法以及红外成像检测方法。目前欧洲直埋预警线监测系统已经拥有了较成熟的设计与工艺方法。该方法分为阻抗式与电阻式两种，都需要在预制保温层中埋设报警线，分别通过检测脉冲反射信号和电阻值来诊断故障点及其位置，能够检测内、外渗漏。但该方法需要在一定距离内(国内建议500m)布置检测点，且检测点的现场安装工艺以及整个监测系统对管网设计及工艺都要求很高；分布式光纤测温法主要基于拉曼光反射、布里渊光反射和光纤光栅原理，通过布置在管道外侧，由串联的测温光纤传感器构成的测温系统，感知泄漏产生的温度变化，从而发现泄漏并能进行精确定位。其中基于拉曼光反射的英国York公司分布式光纤温度传感系统应用较多，但相对直埋预警线法，成本更高，技术成熟度低；红外成像检测方法采用热红外成像技术，将被测目标的红外辐射能量分布图像，转换成被测目标温度场的标准视频信号。该方法作为供热管网人工巡检方法之一，不对管网运行产生任何影响，主要用于埋置较浅的直埋热力管道。目前国内外有研究采用无人机载红外摄像对整个城市管网进行泄漏监测，但无法分辨泄漏与管道保温破坏导致的管道周围温度上升，且无人机高空飞行目前受到国家安全管控，实施难度大。间接法目前主要包括模型法、神经网络法以及统计检测方法。模型法即通过建立供热管网稳态或瞬态模型，将管网模拟值与实际运行数据(流量或压力)进行比较分析确定是否泄漏，该方法的准确度主要取决于管网模型的精度；神经网络法依靠学习管网正常与故障运行数据，自主分析管网运行状态并建立判断管网泄漏的能力。该方法具有很强的抗干扰能力，但需要大量泄漏数据学习建模；统计检测法是基于统计理论，分析泄漏工况运行数据，并与正常工况建立函数关系来估算泄漏量和泄漏位置。该方法不需要建立模型，只需进行少量的压力与流量概率运算，具有广泛适应性，但是对仪器精度要求严格。由于供热管网在线监测系统在国内的广泛应用以及仪表精度的不断提高，为统计检测法的应用奠定了较好的物质基础，目前该方法已经获得了给水管网泄漏检测领域的持续关注。

以上所述两类方法中，第一类直接法中的直埋预警线法，技术工艺较成熟，检测效率较高，但工艺要求高，造价较高，难以短期内在国内推广应用。即使新建管网可以考虑采用，但对于目前已建成运行的供热管网，由于成本过高，更难应用实施；分布式光纤测温法虽然已经有了一定的研究及工程应用积累，且该方法检测效率高，但相对直埋预警线法，其成本更高，技术成熟度更低；红外成像检测方法由于其简便快捷的特性，在人工检测领域已经获得大量应用。但即使国内条件允许，能够采用目前研究开发的无人机载红外摄像检测方法，也只能达到定期检测巡查的目的，且该方法还需解决如何在复杂背景与环境干扰下，分辨并确认供热管道泄漏点；第二类间接法中，首先是模型法。无论是稳态或瞬态模型法，还需进一步提高模型精度，研究如何快速有效的建立具体供热管网模型；神经网络法面对的主要问题，除了如何获得有效的运行数据以外，还要研究保证神经网络快速有效收敛的优化算法；统计检测方法运算简单、适应性广，且目前国内供热管网大量采用在线监测系统，为其提供了较扎实的应用基础。但还需依靠仪表行业的进一步提高仪表精度，以及研究开发合适的方法，使其能够应用在大型复杂供热管网领域。

本项目基于目前比较成熟的红外热成像技术(红外热成像技术是将物体发出的不可见红外能量通过光学和探测器转变为人眼可见的热像图)，将可见光图像处理方法、热红外图像处理方法与模式识别技术有机融合，提出基于红外热成像技术的供热管网节点泄漏实时检测系统及其方法，并研究开发相应的软硬件系统，以泄漏故障发生概率最大的分支节点为突破口，提高供热管网泄漏检测整体效率，从而保证供热管网以及电厂机组的安全运行。

发明内容

本发明针对现有技术中的不足，提供一种智能检测泄漏的供热系统及方法，对管网节点泄漏实时检测，以解决供热管网节点处泄漏实时检测的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种热力供热系统，包括锅炉、换热器以及供热散热器，锅炉、换热器以及供热散热器通过供热管网相连，所述锅炉产生的蒸汽进入换热器，与换热器中的水进行换热，然后水进入供热散热器中进行供暖，所述供热管网具有多个节点，在至少一个节点处设置热像仪。

作为优选，热像仪设置在立柱上。

作为优选，热像仪设置在井盖处，检测井盖位置的数据。

一种供热系统的节点泄漏实时检测方法，包括如下步骤：

数据采集与监测步骤：利用热像仪监测并采集供热管网井盖处的红外视频监测数据以及可见光视频监测数据；

数据传输步骤：与数据采集与监测子系统通讯，将监测点的红外视频数据以及可见光视频数据通过光纤传输到服务器；

井盖完整性检测步骤：根据传输到服务器的可见光视频数据，判断井盖的完整性；

泄漏确认步骤：对于满足井盖完整性检测的图像帧，提取其对应的红外温度场数据，通过帧间比较，获取其温度差或者温差变化的累计，超过阈值时，触发节点泄漏报警。

作为优选，井盖完整性检测包括如下步骤：

定义每个监测点各种工况条件下可见光视频数据中井盖的标准图像帧，称之为参考帧R；

1)分别按照以下公式计算每幅参考帧的灰度均值μ_r以及灰度标准差δ_r；

其中M,N为图像分辨率,I_ij表示对应坐标处的灰度值

2)取可见光监控视频中的一帧，计算当前图像帧T的灰度均值μ_t以及灰度标准差δ_t；

3)计算当前图像帧T与对应的参考图像帧R之间的灰度均值差Δμ、灰度标准差的差Δδ；

4)当Δμ，Δδ的值大于设定阈值时，将当前帧作为疑似帧，继续步骤6)的处理；当Δμ，Δδ的值小于设定阈值时，当前帧为正常井盖帧，继续步骤4的处理；

5)对于疑似帧，继续计算当前图像帧T与对应的参考图像帧R的每一级灰度像素数差的绝对值之和S_i，如果S_i的值大于设定阈值时，则认为当前帧没有通过井盖完整性检测，丢弃该帧，返回步骤3)继续下一帧的处理；

6)如果在指定的连续时间内的图像帧都没有通过井盖完整性检测，触发完整性异常报警，通知管理人员人工处理。

作为优选，对于满足井盖完整性检测的图像帧，提取其对应的红外温度场数据，通过帧间比较，获取其温度差或者温差变化的累计，超过阈值时，触发节点泄漏报警。

作为优选，具体包含以下两种报警模式：

计算当前温度场矩阵P与前一帧温度场矩阵Q的差D＝P-Q,当D的值超过设定阈值时，触发温差报警。

2)温差累计报警

依次计算当前温度场矩阵P_i与前一帧温度场矩阵Q_i-1的差D_i＝P_i-Q_i-1，并对n帧温度差D_i进行算术累计求和当Y的值超过设定阈值时，触发温差累计报警。

作为优选，根据D值的大小，设定一级报警，二级报警以及三级报警。

作为优选，根据Y值的大小，设定一级报警，二级报警以及三级报警。

本发明具有如下优点：

1)提供了一种新的智能检测泄漏的供热管网系统，本发明通过红外热像仪实时监测供热管网节点井盖处的红外温度场变化，通过首先监测井盖的异常，然后根据温度场温度的跳变或者温差变化的累计变化，确定节点泄漏事故，并报警通知管理人员。

2)本发明提出了一种检测节点处的温度变化来监控泄漏的发生的新思路，通过检测井盖位置处，并首先通过检测井盖的破损情况，结构简单，成本低。

3)本发明为了保证提供方法的可靠性和准确性，利用节点处监测到的可见光数据对监测节点井盖的异常情况(残损或遮挡)进行处理，避免产生误报警。

3)该方法将可见光图像处理方法、热红外图像处理方法与模式识别技术有机融合，可以提高供热管网节点泄漏检测效率，保证供热管网以及电厂机组的安全运行。

附图说明：

图1示出了基于红外热成像技术的供热管网节点泄漏实时检测系统的原理框图；

图2示出了基于红外热成像技术的供热管网节点泄漏实时检测系统的工程实施示意图；

图3示出了本发明的基于红外热成像技术的供热管网节点泄漏实时检测方法的实施流程图；

图4示出了本发明的基于红外热成像技术的供热管网节点泄漏实时检测方法中的井盖完整性检查算法流程图；

图5示出了本发明的基于红外热成像技术的供热管网节点泄漏实时检测方法中的红外温度报警算法流程图；

图6示出了本发明的基于红外热成像技术的供热管网节点泄漏实时检测方法的总的算法流程图；

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成，

一种热力供热系统，包括锅炉、换热器以及供热散热器，锅炉、换热器以及供热散热器通过供热管网相连，所述锅炉产生的蒸汽进入换热器，与换热器中的水进行换热，然后水进入供热散热器中进行供暖，所述供热管网具有多个节点，在至少一个节点处设置热像仪。

作为优选，如图2所示，热像仪设置在井盖处，检测井盖位置的数据。热像仪设置在立柱上。

本发明提供了一种新的智能检测泄漏的供热管网系统，本发明通过红外热像仪实时监测供热管网节点处的红外温度场变化，通过温度场温度的跳变或者温差变化的累计变化，确定节点泄漏事故，并报警通知管理人员。

下面将检测的方法进行详细说明。

图1示出了基于红外热成像技术的供热管网节点泄漏实时检测系统的原理框图。

如图1所示，本发明的基于红外热成像技术的供热管网节点泄漏实时检测系统，包括：

括数据采集与监测子系统，用于采集并实时传输供热管网节点处(优选为井盖)的红外视频监测数据以及可见光视频监测数据；

数据传输子系统，用于与数据采集与监测子系统通讯，将监测点的红外视频数据以及可见光视频数据传输到服务器；

井盖完整性检测子系统，利用监测到的可见光数据判断监测点处(优选为井盖)是否有残损以及是否有遮挡，对于通过完整性检测的数据帧送入数据处理及报警子系统，对于没有通过完整性检测的数据帧直接丢弃，如果在指定的连续时间内的图像帧都没有通过井盖完整性检测，触发井盖完整性异常报警，并通知管理人员人工处理。

红外数据处理及报警子系统，利用监测到的红外成像的温度场数据，通过帧间比较，获取其温度变化跳变或者温度变化的累计趋势，超过阈值时，触发节点泄漏报警。

图2示出了基于红外热成像技术的供热管网节点泄漏实时检测系统的工程实施示意图。

工程实践统计数据表明：在供热管网泄漏发生的案例中，绝大多数泄漏发生在供热管网节点处。如图2所示，在城市集中供热一次管网节点(井盖)附近放置红外热像监测仪，将监测点处的红外温度场的变化信息通过光纤实时传输到服务器，通过温度场的变化，服务器自动实时监测泄漏的发生，并通知管理人员。

作为优选，本发明还提供了基于红外热成像技术的供热管网节点泄漏实时检测方法。图3示出了本发明的基于红外热成像技术的供热管网节点泄漏实时检测方法的实施流程图，如图3所示，具体包含如下步骤：

1)从监测点传输到服务器上的数据中，提取一帧可见光图像，根据该帧图像，进行井盖完整性检测。红外温度场成像极易受到周围物体或环境的影响，井盖完整性检查可以排除井盖缺失、遮挡等异常情况，确保从监测点传回服务器的红外温度场数据的准确性。井盖完整性检查的具体方法将会在后面详细阐述。

2)对于没有通过检测的数据帧，直接丢弃，取下一帧可见光数据；

3)对于通过检测的数据帧，提取该帧对应的红外温度场数据，通过阈值判断，确定是否有泄漏情况发生。如果有，则引发泄漏报警，通知相关的管理人员处理，否则直接回到步骤1)继续处理监控视频中的下一帧数据。红外温度场数据阈值检测报警的具体方法将会在后面内容中详细阐述。

下面将井盖完整性检测方法在本实施例中将详细阐述。

红外成像数据极易受到外界环境影响，井盖完整性检测可以排除井盖的残损，遮挡等异常情况，保证后续能够精确获取监测点处(优选为井盖)的红外温度场分布。井盖完整性检测利用从监测点传输到服务器的可见光数据，分为疑似帧查找和疑似帧确认两步。其中疑似帧查找的步骤如下：

1)定义每个监测点各种工况条件下可见光视频数据中井盖的标准图像帧，我们称之为参考帧R；

2)分别按照以下公式计算每幅参考帧的灰度均值μ_r以及灰度标准差δ_r；

其中M,N为图像分辨率,I_ij表示对应坐标处的灰度值

3)取可见光监控视频中的一帧，计算当前图像帧T的灰度均值μ_t以及灰度标准差δ_t；

4)计算当前图像帧T与对应的参考图像帧R之间的灰度均值差Δμ、灰度标准差的差Δδ；

5)当Δμ，Δδ的值大于设定阈值时，将当前帧作为疑似帧，继续后续疑似帧的确认；当Δμ，Δδ的值小于设定阈值时，当前帧为正常井盖帧，继续步骤3的处理。

疑似帧确认的步骤如下：

1)对于疑似帧，继续计算当前图像帧T与对应的参考图像帧R的每一级灰度像素数差的绝对值之和S_i，如果S_i的值大于设定阈值时，则认为当前帧没有通过井盖完整性检测，丢弃该帧对应的红外数据帧，返回疑似帧查找步骤3)；

2)如果连续时间内的图像帧都没有通过井盖完整性检测，触发完整性异常报警，通知管理人员人工处理井盖处的异常。

作为优选，红外数据处理及报警方法步骤如下：。

对于满足井盖完整性检测的图像帧，提取其对应的红外温度场数据，通过帧间比较，获取其温度差或者温差变化的累计，超过阈值时，触发节点泄漏报警。具体包含以下两种报警模式：

温差报警

计算当前温度场矩阵P与前一帧温度场矩阵Q的差D＝P-Q,当D的值超过设定阈值时，触发温差报警。根据D值的大小，设定一级报警，二级报警以及三级报警。

温差累计报警

依次计算当前温度场矩阵P_i与前一帧温度场矩阵Q_i-1的差D_i＝P_i-Q_i-1，并对n帧温度差D_i进行算术累计求和当Y的值超过设定阈值时，触发温差累计报警。根据Y值的大小，设定一级报警，二级报警以及三级报警。

应用案例

将热像仪置于高3.5米的立柱上，通过民用交流电源供电，通过光纤与服务器相连。热像仪距离井盖的垂直距离为3米，水平距离为1.5米，监测角度为斜下方约30°。监测视频分辨率为384*288，帧速为12帧/秒。

热像仪的其他参数设置如下表所示：

参数项	值域
		温度范围	-20℃---150℃
发射率	0.81
		反射温度	5℃
大气温度	10℃
		相对湿度	0.33
透射率	0.80

井盖完整性检查用到的阈值如下表所示：

参数项	阈值
		灰度均值差Δμ	30
灰度标准差的差Δδ	15
		每一级灰度像素数差的绝对值之和S<sub>i</sub>	5500

温差报警阈值如下表所示：

报警级别	阈值D
		一级报警	5
二级报警	8
		三级报警	12

温差累计报警阈值如下表所示：

报警级别	阈值Y
		一级报警	15
二级报警	25
		三级报警	35

虽然本发明已以较佳实施例披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (9)

1.一种热力供热系统，包括锅炉、换热器以及供热散热器，锅炉、换热器以及供热散热器通过供热管网相连，所述锅炉产生的蒸汽进入换热器，与换热器中的水进行换热，然后水进入供热散热器中进行供暖，所述供热管网具有多个节点，其特征在于，在至少一个节点处设置热像仪。

2.如权利要求1所述的供热系统，其特征在于，热像仪设置在立柱上。

3.如权利要求1所述的供热系统，其特征在于，热像仪设置在井盖处，检测井盖位置的数据。

4.一种如权利要求1所述的供热系统的节点泄漏实时检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

数据采集与监测步骤：利用热像仪监测并采集供热管网井盖处的红外视频监测数据以及可见光视频监测数据；

数据传输步骤：与数据采集与监测子系统通讯，将监测点的红外视频数据以及可见光视频数据通过光纤传输到服务器；

井盖完整性检测步骤：根据传输到服务器的可见光视频数据，判断井盖的完整性；

泄漏确认步骤：对于满足井盖完整性检测的图像帧，提取其对应的红外温度场数据，通过帧间比较，获取其温度差或者温差变化的累计，超过阈值时，触发节点泄漏报警。

5.如权利要求4所述的检测方法，其特征在于，井盖完整性检测包括如下步骤：

定义每个监测点各种工况条件下可见光视频数据中井盖的标准图像帧，称之为参考帧R；

1)分别按照以下公式计算每幅参考帧的灰度均值μ_r以及灰度标准差δ_r；

其中M,N为图像分辨率,I_ij表示对应坐标处的灰度值

2)取可见光监控视频中的一帧，计算当前图像帧T的灰度均值μ_t以及灰度标准差δ_t；

3)计算当前图像帧T与对应的参考图像帧R之间的灰度均值差Δμ、灰度标准差的差Δδ；

4)当Δμ，Δδ的值大于设定阈值时，将当前帧作为疑似帧，继续步骤6)的处理；当Δμ，Δδ的值小于设定阈值时，当前帧为正常井盖帧，继续步骤4)的处理；

5)对于疑似帧，继续计算当前图像帧T与对应的参考图像帧R的每一级灰度像素数差的绝对值之和S_i，如果S_i的值大于设定阈值时，则认为当前帧没有通过井盖完整性检测，丢弃该帧，返回步骤3)继续下一帧的处理；

6)如果在指定的连续时间内的图像帧都没有通过井盖完整性检测，触发完整性异常报警，通知管理人员人工处理。

6.如权利要求5所述的检测方法，其特征在于，对于满足井盖完整性检测的图像帧，提取其对应的红外温度场数据，通过帧间比较，获取其温度差或者温差变化的累计，超过阈值时，触发节点泄漏报警。

7.如权利要求6所述的检测方法，其特征在于，具体包含以下两种报警模式：

1)温差报警

计算当前温度场矩阵P与前一帧温度场矩阵Q的差D＝P-Q,当D的值超过设定阈值时，触发温差报警。

2)温差累计报警

依次计算当前温度场矩阵P_i与前一帧温度场矩阵Q_i-1的差D_i＝P_i-Q_i-1，并对n帧温度差D_i进行算术累计求和当Y的值超过设定阈值时，触发温差累计报警。

8.如权利要求7所述的检测方法，其特征在于，根据D值的大小，设定一级报警，二级报警以及三级报警。

9.如权利要求7所述的检测方法，其特征在于，根据Y值的大小，设定一级报警，二级报警以及三级报警。