CN113029382A - 基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法 - Google Patents

基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,包括以下步骤:S1:光时域反射仪向布设于排水管道中的感温光纤光缆中发射原始光信号;S2:感温光纤光缆中受温度影响后,向光时域反射仪反馈调制光信号;S3:分布式光纤测温仪将调制光信号进行光电转换,转换为对应的表征测量时间、测量温度、光纤位置的二进制信息;S4:数据解译模块将二进制信息转换为十进制信息;S5:根据十进制信息绘制管道内的水温时空图谱;S6:消除水温时空图谱的背景噪声值,发现水温异常点位,确定管道入渗入流点,获取排水管道入流入渗的异常点。与现有技术相比,本发明可高水位作业、高频连续监测,并且成本低、定位精准的特点。

Description

基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法
技术领域
本发明涉及排水管道入流入渗诊断领域,尤其是涉及一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法。
背景技术
排水管网是城市的生命线,是防止城市内涝和改善城市水环境质量不可缺少的基础设施。近年来随着城市化的快速发展,我国排水管道长度已达到60万公里;但是,城市排水系统建成后不同程度面临着混接、破损等造成的污水管道收集效能下降的问题,增加了污水厂的运行能耗,并引发排水系统溢流污染和河道水质变差。据估算在我国南方高地下水水位地区,污水管道中20~39%的旱天水量为地下水等外来水量。由于雨污水混接造成的排水管道溢流污染问题也十分突出,造成雨天河道的返黑返臭。
排水管网提质增效的前提是对其进行检测评估,从而实施针对性的改造和修复。管道闭路电视成像技术(Closed Circuit Television,CCTV)是目前排水管道检测中最常用的技术方法,但是管道CCTV检测需要进行封堵、排空、清淤等操作,每公里管道检测费用达5~25万元,一般城市用不起。此外,在雨污水干管高水位运行条件下,由于管道无法封堵和排空,也难以实施CCTV检测。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,所述的光纤分布式测温系统包括光时域反射仪、数据解译模块、感温光纤光缆和分布式光纤测温仪,
所述的方法包括以下步骤:
S1:光时域反射仪向布设于排水管道中的感温光纤光缆中发射原始光信号;
S2:感温光纤光缆中受温度影响后,向光时域反射仪反馈调制光信号;
S3:分布式光纤测温仪将调制光信号进行光电转换,转换为对应的表征测量时间、测量温度、光纤位置的二进制信息;
S4:数据解译模块将二进制信息转换为十进制信息;
S5:根据十进制信息绘制管道内的水温时空图谱;
S6:消除水温时空图谱的背景噪声值,发现水温异常点位,确定管道入渗入流点,获取排水管道入流入渗的异常点。可根据入流入渗的异常点数据进行进一步分析,获取管道入流入渗情况。
优选地,所述的十进制信息包括测量温度T、光纤位置l和测量时间序列,步骤S5中以测量时间t为纵轴,以光纤位置l为横轴,将测量温度T以不同的颜色绘制于坐标轴中,形成管道内的水温时空变化图谱。
优选地,所述的步骤S6中消除水温时空图谱的噪声背景值的方法包括:
设定正向噪声背景值a℃(a>0),消除正向信号噪声的公式为:
Figure BDA0002954375880000021
其中,t为测量时间,l为光纤位置,X(t,l)是元素为0、1的正响应事件矩阵,T(t,l)为光纤位置为l的测温点的水温矩阵,T(t,l-1)为光纤位置为l-1的测温点的水温矩阵,
设定负向噪声背景值b℃(b<0),消除负向信号噪声的公式为:
Figure BDA0002954375880000022
其中,X'(t,l)是元素为0、-1的负响应事件矩阵,
根据消除正向信号噪声的公式、消除负向信号噪声的公式消除正向和负向噪声背景值后的水温时空图谱以0、-1、1表示,其中-1和1对应的点位为水温异常点位以及产生异常排放的时间。
优选地,所述的步骤S6中正向噪声背景值、负向噪声背景值根据温度变化幅度进行确定。
优选地,所述的正向噪声背景值、负向噪声背景值的获取公式为:
Figure BDA0002954375880000031
Figure BDA0002954375880000032
其中,
Figure BDA0002954375880000033
为观测时间段内测量温度的平均值,Tmax为观测时间段内测量温度的最大值,Tmin为观测时间段内测量温度最小值。
优选地,所述的步骤S6中正向噪声背景值、负向噪声背景值根据空间相邻两点水温差值的概率分布进行确定。
优选地,所述的正向噪声背景值、负向噪声背景值的获取公式为:
Figure BDA0002954375880000034
Figure BDA0002954375880000035
其中,
Figure BDA0002954375880000036
为预设噪声背景值,所述的预设噪声背景值的概率分布占比大于设定分布占比,即
Figure BDA0002954375880000037
Figure BDA0002954375880000038
为预设噪声背景值的概率分布占比,Pset为设定分布占比。
优选地,所述的预设噪声背景值的概率分布占比的计算公式为:
Figure BDA0002954375880000039
其中,k为温差矩阵Γ(t,l-1)中的元素在
Figure BDA00029543758800000310
间出现的次数,Γ(t,l-1)=T(t,l)-T(t,l-1),k为观测时间内管道空间相邻两点的正负温差值总数,并且,k=m×(n-1),m为水温矩阵T(t,l)的行数,n为水温矩阵T(t,l)的列数。
优选地,所述光时域反射仪包括光信号发射模块、光信号接收模块,光信号发射模块用于生成原始光信号并导入至感温光纤光缆,光信号接收模块用于接收感温光纤光缆的调制光信号。
优选地,所述的排水管道包括雨水管道、污水管道及合流管道。
与现有技术相比,本发明具有如下优点:
本发明基于光纤分布式测温系统,基于光纤分布式测温系统的结构特点,可高水位作业、高频连续监测,并且成本低、定位精准的特点,便于大规模推广应用,本发明的排水管道入流入渗诊断方法准确获取排水管道的温度信息,基于排水管道的温度信息在水温时空图谱的基础上进行正负向背景噪声值确认、水温时空图谱背景噪声值的消除,有效去除水温时空图谱中的背景噪声,在其基础上准确获取响应事件矩阵,对管道的入流入渗点进行获取和判断,提高对排水管道入流入渗的诊断效率和诊断准确性。
附图说明
图1为本发明的方法流程图;
图2为本发明实施例的光纤分布式测温系统现场布置的示意图;
图3为本发明的信息传递流程图;
图4为本发明实施例的管道内水温时空图谱示意图;
图5为本发明实施例的一段观测时间内管网内某点位水温变化示意图;
图6为本发明实施例的管道沿程水温温差变化概率统计图;
图7为本发明实施例的消除背景噪声后的管道内水温图谱示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。注意,以下的实施方式的说明只是实质上的例示,本发明并不意在对其适用物或其用途进行限定,且本发明并不限定于以下的实施方式。
实施例
一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,利用外来水和管道内存水之间存在的水温差,在管道内布设光缆监测温度异常点,将这些温度异常点确定为混接/破损点,本发明提供了一种光纤分布式测温系统,光纤分布式测温系统包括光时域反射仪、数据解译模块、感温光纤光缆和分布式光纤测温仪,光时域反射仪包括光信号发射模块、光信号接收模块,光信号发射模块用于生成原始光信号并导入至感温光纤光缆,光信号接收模块用于接收感温光纤光缆的调制光信号,感温光纤光缆可安装于所述排水管道时,能够灵敏反应管道内水温变化。分布式光纤测温仪用于将所述调制光信号进行光电转换,转换为对应的表征排水管道水温时空实时变化的二进制信号。数据解译模块用于将光电二进制信号转换成十进制数据,用于后续生成排水管道水温图谱和对入流入渗点位进行判定。
排水管道主体包括雨水管道、污水管道及合流管道,管道形状不受限制,可为圆管、方涵或椭圆形管道等。感温光纤光缆可沿管道延长方向安装至排水管道主体上的两个检查井之间。感温光纤光缆安装于排水管道主体时,排水管道主体不需要降水。本实施例中,如图2所示,光纤分布式测温系统,排水管道上开设有三个三个检测井。
一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,包括基于所述分布式光纤测温系统的排水管道内连续水温测定、水温信号解译、管道内水温变化图谱绘制及管道入渗入流点识别,具体包括以下步骤:
S1:光时域反射仪向布设于排水管道中的感温光纤光缆中发射原始光信号;
S2:感温光纤光缆中受温度影响后,向光时域反射仪反馈调制光信号。
具体地,本实施例中S1、S2配合完成对管道内连续水温测定,所述感温光纤光缆沿所述排水管道延长方向安装,安装时保持所述感温光纤光缆少弯曲,所述管道内连续水温测定时间不少于48h。
S3:分布式光纤测温仪将调制光信号进行光电转换,转换为对应的表征测量时间、测量温度、光纤位置的二进制信息;
具体地,所述分布式光纤测温仪用于将所述调制光信号进行光电转换,转换为对应的表征时间、温度、位置的信息,所述表征时间、温度、位置的信号为二进制信息。
S4:数据解译模块将二进制信息转换为十进制信息;
具体地,所述的十进制信息包括测量温度T、光纤位置l和测量时间序列。
S5:根据十进制信息绘制管道内的水温时空图谱。
具体地,步骤S5中以时间t为纵轴,以光纤位置l为横轴,将测量温度T以不同的颜色绘制于坐标轴中,形成管道内的水温时空变化图谱。并且,水温时空变化图谱对应的水温矩阵为
Figure BDA0002954375880000051
其中,T:光纤测量温度值(℃);
t:测量时间(min),t=1,2,…,n;
l:光纤位置(m),l=1,2,…,m。
S6:消除水温时空图谱的背景噪声值,发现水温异常点位,确定管道入渗入流点。
所述的步骤S6中消除水温时空图谱的噪声背景值的方法包括:
设定正向噪声背景值a℃(a>0),消除正向信号噪声的公式为:
Figure BDA0002954375880000052
其中,t为测量时间,l为光纤位置,X(t,l)是元素为0、1的正响应事件矩阵,T(t,l)为光纤位置为l的测温点的水温矩阵,T(t,l-1)为光纤位置为l-1的测温点的水温矩阵,
设定负向噪声背景值b℃(b<0),消除负向信号噪声的公式为:
Figure BDA0002954375880000061
其中,X'(t,l)是元素为0、-1的负响应事件矩阵,
根据消除正向信号噪声的公式、消除负向信号噪声的公式消除正向和负向噪声背景值后的水温时空图谱以0、-1、1表示,其中-1和1对应的点位为水温异常点位以及产生异常排放的时间。
步骤S6中确认正向、负向噪声背景值的方法有两种,第一种为据温度变化幅度进行确定,获取公式为:
Figure BDA0002954375880000062
Figure BDA0002954375880000063
其中,
Figure BDA0002954375880000064
为观测时间段内测量温度的平均值,Tmax为观测时间段内测量温度的最大值,Tmin为观测时间段内测量温度最小值;
第二种为根据空间相邻两点水温差值的概率分布进行确定,其正向噪声背景值、负向噪声背景值的获取公式为:
Figure BDA0002954375880000065
Figure BDA0002954375880000066
其中,
Figure BDA0002954375880000067
为预设噪声背景值,所述的预设噪声背景值的概率分布占比大于设定分布占比,即
Figure BDA0002954375880000068
Figure BDA0002954375880000069
为预设噪声背景值的概率分布占比,Pset为设定分布占比,
所述的预设噪声背景值的概率分布占比的计算公式为:
Figure BDA00029543758800000610
其中,k为温差矩阵Γ(t,l-1)中的元素在
Figure BDA00029543758800000611
间出现的次数,Γ(t,l-1)=T(t,l)-T(t,l-1),k为观测时间内管道空间相邻两点的正负温差值总数,并且,k=m×(n-1),m为水温矩阵T(t,l)的行数,n为水温矩阵T(t,l)的列数。
本实施例中,图4为管道内水温时空图谱图,在此基础上通过消除噪声背景值,确定管道的入流入渗点位。如图4所示,依据方法一,监测时段内管网水温均值为25.8℃,最高温度、最低温度分别为26.1℃、25.5℃,
Figure BDA0002954375880000071
正向噪声背景值为a=δ=0.3℃,负向噪声背景值为b=-δ=-0.3℃。
图6示出了本发明实施例的水温变化概率分布统计图,依据方法二,正负温差值区间(-0.4,+0.4)范围内的观测温差值占总数据的百分比达98.4%。本实施例中,综合考虑方法一和方法二,本实施例正负向噪声背景值分别取0.4℃和-0.4℃,图7示出了消除背景噪声后的管道内水温图谱示意图。
在本发明实施例中,在管道l2与l4位置之间的管段,在t1~t3时间段内存在水量入渗入流。t1~t2时间段内,l2~l4位置间的管段出现高温水量入流入渗,该区域出现正负响应事件,其中l2~l3管段间为正响应事件,l3~l4管段间为负响应事件,因此判断入流入渗位置处于正负响应事件(X(t,l)矩阵的“-1”“1”值)交界处,即l3位置,此位置为水温峰值。随着入流入渗事件持续加剧,t2~t3时间段内,正负响应事件辐射范围扩大到其相邻位置(l2~l1与l4~l5),扩散边界l1、l5分别为X(t,l)、X'(t,l)矩阵“0”“1”值转变处,“-1”“0”值转变处。根据图4示水温变化图谱,该部分水量温度大于28℃,而管道内监测时间范围内的平均水温为26℃,入流水量温度较高。若检测管道为雨水管道,则管道l1~l5位置为存在污水混接进入雨水管道的管段,l3位置为混接点位。
上述实施方式仅为例举,不表示对本发明范围的限定。这些实施方式还能以其它各种方式来实施,且能在不脱离本发明技术思想的范围内作各种省略、置换、变更。

Claims (10)

1.一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,其特征在于,所述的光纤分布式测温系统包括光时域反射仪、数据解译模块、感温光纤光缆和分布式光纤测温仪,
所述的方法包括以下步骤:
S1:光时域反射仪向布设于排水管道中的感温光纤光缆中发射原始光信号;
S2:感温光纤光缆中受温度影响后,向光时域反射仪反馈调制光信号;
S3:分布式光纤测温仪将调制光信号进行光电转换,转换为对应的表征测量时间、测量温度、光纤位置的二进制信息;
S4:数据解译模块将二进制信息转换为十进制信息;
S5:根据十进制信息绘制管道内的水温时空图谱;
S6:消除水温时空图谱的背景噪声值,发现水温异常点位,确定管道入渗入流点。
2.根据权利要求1所述的一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,其特征在于,所述的十进制信息包括测量温度T、光纤位置l和测量时间序列,步骤S5中以测量时间t为纵轴,以光纤位置l为横轴,将测量温度T以不同的颜色绘制于坐标轴中,形成管道内的水温时空变化图谱。
3.根据权利要求1所述的一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,其特征在于,所述的步骤S6中消除水温时空图谱的噪声背景值的方法包括:
设定正向噪声背景值a℃(a>0),消除正向信号噪声的公式为:
Figure FDA0002954375870000011
其中,t为测量时间,l为光纤位置,X(t,l)是元素为0、1的正响应事件矩阵,T(t,l)为光纤位置为l的测温点的水温矩阵,T(t,l-1)为光纤位置为l-1的测温点的水温矩阵,
设定负向噪声背景值b℃(b<0),消除负向信号噪声的公式为:
Figure FDA0002954375870000012
其中,X'(t,l)是元素为0、-1的负响应事件矩阵,
根据消除正向信号噪声的公式、消除负向信号噪声的公式消除正向和负向噪声背景值后的水温时空图谱以0、-1、1表示,其中-1和1对应的点位为水温异常点位以及产生异常排放的时间。
4.根据权利要求3所述的一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,其特征在于,所述的步骤S6中正向噪声背景值、负向噪声背景值根据温度变化幅度进行确定。
5.根据权利要求4所述的一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,其特征在于,所述的正向噪声背景值、负向噪声背景值的获取公式为:
Figure FDA0002954375870000021
Figure FDA0002954375870000022
其中,
Figure FDA0002954375870000023
为观测时间段内测量温度的平均值,Tmax为观测时间段内测量温度的最大值,Tmin为观测时间段内测量温度最小值。
6.根据权利要求3所述的一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,其特征在于,所述的步骤S6中正向噪声背景值、负向噪声背景值根据空间相邻两点水温差值的概率分布进行确定。
7.根据权利要求6所述的一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,其特征在于,所述的正向噪声背景值、负向噪声背景值的获取公式为:
Figure FDA0002954375870000024
Figure FDA0002954375870000025
其中,
Figure FDA0002954375870000026
为预设噪声背景值,所述的预设噪声背景值的概率分布占比大于设定分布占比,即
Figure FDA0002954375870000027
Figure FDA0002954375870000028
为预设噪声背景值的概率分布占比,Pset为设定分布占比。
8.根据权利要求7所述的一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,其特征在于,所述的预设噪声背景值的概率分布占比的计算公式为:
Figure FDA0002954375870000029
其中,k为温差矩阵Γ(t,l-1)中的元素在
Figure FDA00029543758700000210
间出现的次数,Γ(t,l-1)=T(t,l)-T(t,l-1),k为观测时间内管道空间相邻两点的正负温差值总数,并且,k=m×(n-1),m为水温矩阵T(t,l)的行数,n为水温矩阵T(t,l)的列数。
9.根据权利要求1所述的一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,其特征在于,所述光时域反射仪包括光信号发射模块、光信号接收模块,光信号发射模块用于生成原始光信号并导入至感温光纤光缆,光信号接收模块用于接收感温光纤光缆的调制光信号。
10.根据权利要求1所述的一种基于光纤分布式测温系统的排水管道入流入渗诊断方法,其特征在于,所述的排水管道包括雨水管道、污水管道及合流管道。
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