CN114087542A - 基于scada系统的管道泄漏检测方法、装置及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于SCADA系统的管道泄漏检测方法，包括：实时获取输油管道各上游出口站和下游出口站的温度数据、压力数据和流量数据；根据温度数据、压力数据和流量数据的变化趋势判断输油管道是否发生泄漏；若输油管道发生泄漏，根据温度数据、压力数据和流量数据定位输油管道发生泄漏的位置。相比人工采集数据耗费时间，本申请通过SCADA系统对输油管道温度数据、压力数据和流量数据的实时采集与分析，能够及时发现输油管道发生泄漏，并结合多种数据定位输油管道的泄漏位置，提高泄漏位置定位的准确性。本申请还公开了一种基于SCADA系统的管道泄漏检测装置及介质与方法对应，效果如上。
Description
技术领域
本申请涉及管道系统技术领域，特别是涉及一种基于SCADA系统的管道泄漏检测方法、装置及介质。
背景技术
目前常见的成油品运输方式主要有公路、铁路、水运和管道运输四种方式，而管道运输因其具有密闭性好、不间断、安全性、经济性等特点成为主要的运输方式。如今，输油管道运输已经发展了几十年，早期建设的输油管道越来越老龄化，导致输油管道泄漏事故频发，因此造成的能源损失非常重大，同时有些对人体和环境有害的运输物泄漏出来以后对周边居民的身心健康也有重大影响。
常见的管道泄漏的检测方法很多，例如负压波检测法、质量/流量平衡法、声波法等。上述管道泄漏检测方法所需的数据都是通过人工采集的，再对采集到的数据进行分析以判断输油管道是否发生泄漏。由于人工采集数据比较耗费时间，导致发现管道泄漏不够及时，并且单一的数据分析对泄漏位置的定位也不够准确，从而不能有效降低管道泄漏带来的损失和影响。
因此如何及时发现管道泄漏并准确定位泄漏位置是本领域技术人员亟需要解决的问题。
发明内容
本申请的目的是提供一种基于SCADA系统的管道泄漏检测方法、装置及介质，用于能够及时发现管道泄漏并准确定位泄漏位置。
为解决上述技术问题，本申请提供一种基于SCADA系统的管道泄漏检测方法，包括：
实时获取输油管道各上游出口站和下游入口站的温度数据、压力数据和流量数据；
根据所述温度数据、所述压力数据和所述流量数据的变化趋势判断所述输油管道是否发生泄漏；
若所述输油管道发生泄漏，根据所述温度数据、所述压力数据和所述流量数据定位所述输油管道发生泄漏的位置。
优选地，根据所述温度数据的变化趋势判断所述输油管道是否发生泄漏，包括：
当所述温度数据有下降趋势，判断温度是否小于正常工况温度；
若是，确定所述输油管道发生泄漏。
优选地，根据所述压力数据的变化趋势判断所述输油管道是否发生泄漏，包括：
若所述压力数据为负压波信号，通过奇异值分解提取异常负压波信号；
判断所述异常负压波信号与预设异常负压波信号是否一致；
若是，确定所述输油管道发生泄漏。
优选地，根据所述流量数据的变化趋势判断所述输油管道是否发生泄漏，包括：
若所述流量数据为由超声波流量计采集的超声波信号，通过广义谐波小波包分解及混沌振子阵列的频差法确定所述超声波信号的频率；
根据所述频率计算出流速，并判断上游流速是否增加；
若是，确定所述输油管道发生泄漏。
优选地，根据所述温度数据定位所述输油管道发生泄漏的位置，包括：
根据所述上游出口站的所述温度数据利用温度梯度法推出全程的第一温降曲线；
根据所述下游入口站的所述温度数据利用温度梯度法推出全程的第二温降曲线；
所述第一温降曲线和所述第二温降曲线的交点确定为所述输油管道的第一泄漏位置。
优选地，根据所述压力数据和所述流量数据定位所述输油管道发生泄漏的位置，包括：
根据不同时间的所述压力数据生成的压力递归图；
根据所述压力递归图确定泄漏时间；
根据所述流量数据计算出流速；
根据所述流速和所述泄漏时间确定所述输油管道发生泄漏的第二泄漏位置。
优选地，所述根据所述温度数据、所述压力数据和所述流量数据定位所述输油管道发生泄漏的位置，包括：
计算所述第一泄漏位置和所述第二泄漏位置的平均值以定位所述输油管道的最终泄漏位置。
本申请还提供一种基于SCADA系统的管道泄漏检测装置，包括：
获取模块，用于实时获取输油管道各上游出口站和下游入口站的温度数据、压力数据和流量数据；
判断模块，用于根据所述温度数据、所述压力数据和所述流量数据的变化趋势判断所述输油管道是否发生泄漏；
定位模块，用于若所述输油管道发生泄漏，根据所述温度数据、所述压力数据和所述流量数据定位所述输油管道发生泄漏的位置。
本申请还提供一种基于SCADA系统的管道泄漏检测装置，包括存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述的基于SCADA系统的管道泄漏检测方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的基于SCADA系统的管道泄漏检测方法的步骤。
本申请所提供的一种基于SCADA系统的管道泄漏检测方法，包括：实时获取输油管道各上游出口站和下游出口站的温度数据、压力数据和流量数据；根据温度数据、压力数据和流量数据的变化趋势判断输油管道是否发生泄漏；若输油管道发生泄漏，根据温度数据、压力数据和流量数据定位输油管道发生泄漏的位置。相比人工采集数据耗费时间，本申请通过SCADA系统对输油管道温度数据、压力数据和流量数据的实时采集与分析，能够及时发现输油管道发生泄漏，并结合多种数据定位输油管道的泄漏位置，提高泄漏位置定位的准确性。
本申请所提供的一种基于SCADA系统的管道泄漏检测装置及介质与方法对应，效果如上。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种基于SCADA系统的管道泄漏检测方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种泄漏点上游出口站各参数变化的曲线图；
图3为本申请实施例提供的一种泄漏点下游入口站各参数变化的曲线图；
图4为本申请实施例提供的一种的根据温度数据确定泄露位置的曲线图；
图5为本申请实施例提供的一种压力递归图；
图6为本申请实施例提供的一种基于SCADA系统的管道泄漏检测装置的结构图；
图7为本申请实施例提供的另一种基于SCADA系统的管道泄漏检测装置的结构图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护范围。
本申请的核心是提供一种基于SCADA系统的管道泄漏检测方法、装置及介质。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。
图1为本申请实施例提供的一种基于SCADA系统的管道泄漏检测方法的流程图。如图1所示，基于SCADA系统的管道泄漏检测方法包括：
S10：实时获取输油管道各上游出口站和下游出口站的温度数据、压力数据和流量数据。
S11：根据温度数据、压力数据和流量数据的变化趋势判断输油管道是否发生泄漏。
S12：若输油管道发生泄漏，根据温度数据、压力数据和流量数据定位输油管道发生泄漏的位置。
需要说明的是，本申请实施例管道泄漏检测方法应用于数据采集与监视控制系统(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)。输油管道的SCADA系统主要由变送器、服务器、远程客户端、通信网络等部分组成。SCADA系统在输油管道网络中管理管道的顺序控制输送、设备及管道运行状况监控、数据同步传输记录等。各站场控制系统是管道自控系统的现场控制单元，对所处站场监控并负责传送相关信息给总调度控制中心，接受和执行总调度控制中心的命令，并记录储存数据。
在步骤S10中，在输油管道各个上游出口站和下游入口站都有设置温度检测装置，压力检测装置和流量检测装置等。SCADA系统实时获取上述装置反馈的各个上游出口站和下游入口站的温度数据、压力数据和流量数据，本申请实施例对温度数据、压力数据和流量数据不作具体限定。
在步骤S11中，本申请实施例对如何根据温度数据、压力数据和流量数据的变化趋势判断输油管道是否发生泄漏不作具体限定。当输油管道发生泄漏时，输油管道的温度数据、压力数据和流量数据会发生改变。图2为本申请实施例提供的一种泄漏点上游出口站各参数变化的曲线图；图3为本申请实施例提供的一种泄漏点下游入口站各参数变化的曲线图。如图2所示，当管道发生泄漏时，泄漏点上游出口的压力、温度会快速下降，流量会快速上升；如图3所示，当管道发生泄漏时，泄漏点下游入口站的压力会快速下降，流量和温度均有下降，但下降速度比较平缓。
在步骤S12中，根据温度数据、压力数据和流量数据定位输油管道发生泄漏的位置，可以是根据温度数据确定泄漏位置，根据压力数据确定泄漏位置，或是根据流浪数据确定泄漏点位置，或是根据上述数据综合判断出泄漏位置，本申请实施例对如何确定泄漏位置不作具体限定，泄漏位置可以是一个或多个。
本申请实施例所提供的一种基于SCADA系统的管道泄漏检测方法，包括：实时获取输油管道各上游出口站和下游出口站的温度数据、压力数据和流量数据；根据温度数据、压力数据和流量数据的变化趋势判断输油管道是否发生泄漏；若输油管道发生泄漏，根据温度数据、压力数据和流量数据定位输油管道发生泄漏的位置。相比人工采集数据耗费时间，本申请通过SCADA系统对输油管道温度数据、压力数据和流量数据的实时采集与分析，能够及时发现输油管道发生泄漏，并结合多种数据定位输油管道的泄漏位置，提高泄漏位置定位的准确性。
基于上述实施例，本申请实施例根据温度数据的变化趋势判断输油管道是否发生泄漏，包括：当温度数据有下降趋势，判断温度是否小于正常工况温度；若是，确定输油管道发生泄漏。
本申请实施例可以根据实时获取的温度数据的变化趋势，在发现温度有明显下降的时候，考虑到温度数据会因为实际工况环境有所波动，将该温度与正常工况温度比对，若明显小于正常工况温度，说明输油管道发生泄漏。
基于上述实施例，本申请实施例根据压力数据的变化趋势判断输油管道是否发生泄漏，包括：若压力数据为负压波信号，通过奇异值分解提取异常负压波信号；判断异常负压波信号与预设异常负压波信号是否一致；若是，确定输油管道发生泄漏。
本申请实施例中压力数据为负压波信号时，通过奇异值分解提取异常负压波信号，奇异值分解是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法，适用于信号处理和统计学等领域，将提取出的异常负压波信号与预设异常负压波信号进出比对，从而判断输油管道是否发生泄漏。
基于上述实施例，本申请实施例根据流量数据的变化趋势判断输油管道是否发生泄漏，包括：若流量数据为由超声波流量计采集的超声波信号，通过广义谐波小波包分解及混沌振子阵列的频差法确定超声波信号的频率；根据频率计算出流速，并判断上游流速是否增加；若是，确定输油管道发生泄漏。
本申请实施例中的流量数据是由超声波流量计采集的超声波信号，基于改进的广义谐波小波包分解及混沌振子阵列的频差法检测上游出站口与下游入站口的超声波信号的频率，并计算出相应的流速，若发现上游流速明显加快，说明输油管道发生泄漏。
基于上述实施例，本申请实施例根据温度数据定位输油管道发生泄漏的位置，包括：根据温度数据定位输油管道发生泄漏的位置，包括：根据上游出口站的温度数据利用温度梯度法推出全程的第一温降曲线；根据下游入口站的温度数据利用温度梯度法推出全程的第二温降曲线；第一温降曲线和第二温降曲线的交点确定为输油管道的第一泄漏位置。
输油管道发生泄漏时，泄漏点两侧温降的机制不同，根据沿程温度的变化关系，可以由上游出口站的温度数据利用温度梯度法推出全程的第一温降曲线，同样，根据下游入口站的温度数据利用温度梯度法推算出全程的第二温降曲线；第一温降曲线和第二温降曲线的交点便为输油管道的泄漏位置，记为第一泄漏位置。图4为本申请实施例提供的一种的根据温度数据确定泄露位置的曲线图，如图4所示，横坐标表示距离输油管道首端的位置，纵坐标表示温度，第一温降曲线和第二温降曲线的交点为泄漏位置。
基于上述实施例，本申请实施例根据压力数据和流量数据定位输油管道发生泄漏的位置，包括：根据不同时间的压力数据生成的压力递归图；根据压力递归图确定泄漏时间；根据流量数据计算出流速；根据流速和泄漏时间确定所述输油管道发生泄漏的第二泄漏位置。
图5为本申请实施例提供的一种压力递归图，如图5所示，横坐标表示时间，纵坐标表示压力，采集具备特征时刻的数据进行分析，比如，开始泄漏时刻1、压力最小时刻2、压力开始回升时刻3和压力回稳时刻4等。根据压力递归图确定泄漏时间后，根据泄漏时间和液体流速等信息计算出输油管道的泄漏位置，记为第二泄漏位置。
基于上述实施例，本申请实施例考虑到单一根据温度确定的第一泄漏位置和根据压力数据确定的第二泄漏位置不够准确，计算第一泄漏位置和第二泄漏位置的平均值，作为输油管道的最终泄漏位置。
在上述实施例中，对于基于SCADA系统的管道泄漏检测方法进行了详细描述，本申请还提供基于SCADA系统的管道泄漏检测装置对应的实施例。需要说明的是，本申请从两个角度对装置部分的实施例进行描述，一种是基于功能模块的角度，另一种是基于硬件的角度。
图6为本申请实施例提供的一种基于SCADA系统的管道泄漏检测装置的结构图，如图6所示，基于SCADA系统的管道泄漏检测装置包括：
获取模块10，用于实时获取输油管道各上游出口站和下游入口站的温度数据、压力数据和流量数据；
判断模块11，用于根据温度数据、压力数据和流量数据的变化趋势判断输油管道是否发生泄漏；
定位模块12，用于若输油管道发生泄漏，根据温度数据、压力数据和流量数据定位输油管道发生泄漏的位置。
基于上述事实例，作为优选的实施例，判断模块包括：
第一判断单元，用于当温度数据有下降趋势，判断温度是否小于正常工况温度；
第一确定单元，用于若温度小于正常工况温度，确定输油管道发生泄漏。
基于上述事实例，作为优选的实施例，判断模块包括：
提取单元，用于若压力数据为负压波信号，通过奇异值分解提取异常负压波信号；
第二判断单元，用于判断异常负压波信号与预设异常负压波信号是否一致；
第二确定单元，用于若一致，确定输油管道发生泄漏。
基于上述事实例，作为优选的实施例，判断模块包括：
频率确定单元，用于若流量数据为由超声波流量计采集的超声波信号，通过广义谐波小波包分解及混沌振子阵列的频差法确定超声波信号的频率；
第三判断单元，用于根据频率计算出流速，并判断上游流速是否增加；
第三确定单元，用于若上游流速增加，确定输油管道发生泄漏。
基于上述事实例，作为优选的实施例，定位模块包括：
第一推出单元，用于根据上游出口站的温度数据利用温度梯度法推出全程的第一温降曲线；
第二推出单元，用于根据下游入口站的温度数据利用温度梯度法推出全程的第二温降曲线；
第四确定单元，用于第一温降曲线和第二温降曲线的交点确定为输油管道的第一泄漏位置。
基于上述事实例，作为优选的实施例，定位模块包括：
生成单元，用于根据不同时间的压力数据生成的压力递归图；
第五确定单元，用于根据压力递归图确定泄漏时间；
第一计算单元，用于根据流量数据计算出流速；
第六确定单元，用于根据流速和泄漏时间确定输油管道发生泄漏的第二泄漏位置。
基于上述事实例，作为优选的实施例，定位模块包括：
第二计算单元，用于计算第一泄漏位置和第二泄漏位置的平均值以定位输油管道的最终泄漏位置。
由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。
本申请实施例所提供的一种基于SCADA系统的管道泄漏检测装置，实时获取输油管道各上游出口站和下游出口站的温度数据、压力数据和流量数据；根据温度数据、压力数据和流量数据的变化趋势判断输油管道是否发生泄漏；若输油管道发生泄漏，根据温度数据、压力数据和流量数据定位输油管道发生泄漏的位置。相比人工采集数据耗费时间，本申请通过SCADA系统对输油管道温度数据、压力数据和流量数据的实时采集与分析，能够及时发现输油管道发生泄漏，并结合多种数据定位输油管道的泄漏位置，提高泄漏位置定位的准确性。
图7为本申请实施例提供的另一种基于SCADA系统的管道泄漏检测装置的结构图，如图7所示，基于SCADA系统的管道泄漏检测装置包括：存储器20，用于存储计算机程序；
处理器21，用于执行计算机程序时实现如上述实施例基于SCADA系统的管道泄漏检测方法方法的步骤。
本实施例提供的管道泄漏检测装置可以包括但不限于智能手机、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑等。
其中，处理器21可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器21可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器21也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器21可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器21还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器20可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器20还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。本实施例中，存储器20至少用于存储以下计算机程序201，其中，该计算机程序被处理器21加载并执行之后，能够实现前述任一实施例公开的管道泄漏检测装置的相关步骤。另外，存储器20所存储的资源还可以包括操作系统202和数据203等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统202可以包括Windows、Unix、Linux等。数据203可以包括但不限于温度数据、压力数据和流量数据等。
在一些实施例中，基于SCADA系统的管道泄漏检测装置还可包括有显示屏22、输入输出接口23、通信接口24、电源25以及通信总线26。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构并不构成对基于SCADA系统的管道泄漏检测装置的限定，可以包括比图示更多或更少的组件。
本申请实施例提供的基于SCADA系统的管道泄漏检测装置，包括存储器和处理器，处理器在执行存储器存储的程序时，能够实现如下方法：实时获取输油管道各上游出口站和下游入口站的温度数据、压力数据和流量数据；根据温度数据、压力数据和流量数据的变化趋势判断输油管道是否发生泄漏；若输油管道发生泄漏，根据温度数据、压力数据和流量数据定位输油管道发生泄漏的位置。
最后，本申请还提供一种计算机可读存储介质对应的实施例。计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述方法实施例中记载的步骤。
可以理解的是，如果上述实施例中的方法以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上对本申请所提供的基于SCADA系统的管道泄漏检测方法、装置及介质进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
Claims (10)
1.一种基于SCADA系统的管道泄漏检测方法，其特征在于，包括：
实时获取输油管道各上游出口站和下游入口站的温度数据、压力数据和流量数据；
根据所述温度数据、所述压力数据和所述流量数据的变化趋势判断所述输油管道是否发生泄漏；
若所述输油管道发生泄漏，根据所述温度数据、所述压力数据和所述流量数据定位所述输油管道发生泄漏的位置。
2.根据权利要求1所述的基于SCADA系统的管道泄漏检测方法，其特征在于，根据所述温度数据的变化趋势判断所述输油管道是否发生泄漏，包括：
当所述温度数据有下降趋势，判断温度是否小于正常工况温度；
若是，确定所述输油管道发生泄漏。
3.根据权利要求1所述的基于SCADA系统的管道泄漏检测方法，其特征在于，根据所述压力数据的变化趋势判断所述输油管道是否发生泄漏，包括：
若所述压力数据为负压波信号，通过奇异值分解提取异常负压波信号；
判断所述异常负压波信号与预设异常负压波信号是否一致；
若是，确定所述输油管道发生泄漏。
4.根据权利要求1所述的基于SCADA系统的管道泄漏检测方法，其特征在于，根据所述流量数据的变化趋势判断所述输油管道是否发生泄漏，包括：
若所述流量数据为由超声波流量计采集的超声波信号，通过广义谐波小波包分解及混沌振子阵列的频差法确定所述超声波信号的频率；
根据所述频率计算出流速，并判断上游流速是否增加；
若是，确定所述输油管道发生泄漏。
5.根据权利要求1所述的基于SCADA系统的管道泄漏检测方法，其特征在于，根据所述温度数据定位所述输油管道发生泄漏的位置，包括：
根据所述上游出口站的所述温度数据利用温度梯度法推出全程的第一温降曲线；
根据所述下游入口站的所述温度数据利用温度梯度法推出全程的第二温降曲线；
所述第一温降曲线和所述第二温降曲线的交点确定为所述输油管道的第一泄漏位置。
6.根据权利要求1所述的基于SCADA系统的管道泄漏检测方法，其特征在于，根据所述压力数据和所述流量数据定位所述输油管道发生泄漏的位置，包括：
根据不同时间的所述压力数据生成的压力递归图；
根据所述压力递归图确定泄漏时间；
根据所述流量数据计算出流速；
根据所述流速和所述泄漏时间确定所述输油管道发生泄漏的第二泄漏位置。
7.根据权利要求5和6所述的基于SCADA系统的管道泄漏检测方法，其特征在于，所述根据所述温度数据、所述压力数据和所述流量数据定位所述输油管道发生泄漏的位置，包括：
计算所述第一泄漏位置和所述第二泄漏位置的平均值以定位所述输油管道的最终泄漏位置。
8.一种基于SCADA系统的管道泄漏检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于实时获取输油管道各上游出口站和下游入口站的温度数据、压力数据和流量数据；
判断模块，用于根据所述温度数据、所述压力数据和所述流量数据的变化趋势判断所述输油管道是否发生泄漏；
定位模块，用于若所述输油管道发生泄漏，根据所述温度数据、所述压力数据和所述流量数据定位所述输油管道发生泄漏的位置。
9.一种基于SCADA系统的管道泄漏检测装置，其特征在于，包括存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的基于SCADA系统的管道泄漏检测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于SCADA系统的管道泄漏检测方法的步骤。
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|---|---|
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115930357A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-04-07 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 冷媒循环系统的冷媒泄漏检测方法及使用该方法的空调 |
| CN116255570A (zh) * | 2022-12-22 | 2023-06-13 | 新疆敦华绿碳技术股份有限公司 | 一种用于二氧化碳捕集的管道监测和隐患分析方法及系统 |
Citations (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5958300A (ja) * | 1982-09-27 | 1984-04-03 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 流体輸送管の漏出個所検出方法 |
| JPH04312300A (ja) * | 1991-04-06 | 1992-11-04 | Sekiyu Shigen Kaihatsu Kk | パイプライン漏洩検出方法 |
| US5272646A (en) * | 1991-04-11 | 1993-12-21 | Farmer Edward J | Method for locating leaks in a fluid pipeline and apparatus therefore |
| CN1435678A (zh) * | 2002-07-04 | 2003-08-13 | 东北大学 | 流体输送管道泄露智能故障诊断与定位的方法与装置 |
| CN101625071A (zh) * | 2009-08-07 | 2010-01-13 | 天津大学 | 燃气管道泄漏检测和定位方法 |
| CN103061753A (zh) * | 2013-01-18 | 2013-04-24 | 西南石油大学 | 一种随钻井下流量测量监测早期溢流的装置 |
| CN104976518A (zh) * | 2015-06-08 | 2015-10-14 | 中国海洋石油总公司 | 一种海底管线泄漏监测系统 |
| CN105156905A (zh) * | 2015-07-09 | 2015-12-16 | 南京声宏毅霆网络科技有限公司 | 管道的泄漏监测系统及监测方法、监测设备和服务器 |
| CN106481989A (zh) * | 2016-12-01 | 2017-03-08 | 山东省科学院激光研究所 | 管道泄漏检测方法及装置 |
| CN106764456A (zh) * | 2016-11-17 | 2017-05-31 | 深圳锦瀚城乡建设投资控股有限公司 | 一种天然气管道泄漏监测管理安全系统 |
| CN207162143U (zh) * | 2017-04-28 | 2018-03-30 | 重庆交通大学 | 输油管道泄漏点检测定位系统 |
| CN108036201A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-05-15 | 廊坊市蓝德采油技术开发有限公司 | 一种基于负压波法和流量趋势法的输油管道泄漏监测方法 |
| CN109340582A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-02-15 | 深圳市欧佩亚海洋工程有限公司 | 一种海底管道泄漏监测方法及系统 |
| CN109854953A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-06-07 | 西安长庆科技工程有限责任公司 | 一种特殊工况下的原油输送管线泄漏检测系统及方法 |
| US20200182736A1 (en) * | 2018-12-07 | 2020-06-11 | Dongmyung Enterprise Co., Ltd. | Fuel leakage monitoring apparatus and method in pipe line |
| CN111457256A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-07-28 | 西安长庆科技工程有限责任公司 | 一种原油输送管线泄漏检测系统架构及泄漏位置检测方法 |
| CN111536437A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-08-14 | 福州大学 | 一种多传感器融合的智慧水务终端 |
| CN111706785A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-09-25 | 西南石油大学 | 一种天然气枝状管网泄漏管段识别方法 |
| CN112664842A (zh) * | 2021-01-08 | 2021-04-16 | 沈阳农业大学 | 一种用于输水管线泄漏定位的装置 |
| CN213576857U (zh) * | 2020-09-16 | 2021-06-29 | 上海万域能源科技有限公司 | 一种可提前预警的油气管道泄漏在线监测系统 |
| CN113217823A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-08-06 | 北京航空工程技术研究中心 | 一种用于航煤管道泄漏监测和定位的系统及方法 |
| CN214008862U (zh) * | 2020-10-12 | 2021-08-20 | 成都菁诚创达科技有限公司 | 一种气排管道泄漏检测装置 |
-
2021
- 2021-11-23 CN CN202111394314.0A patent/CN114087542B/zh active Active
Patent Citations (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5958300A (ja) * | 1982-09-27 | 1984-04-03 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 流体輸送管の漏出個所検出方法 |
| JPH04312300A (ja) * | 1991-04-06 | 1992-11-04 | Sekiyu Shigen Kaihatsu Kk | パイプライン漏洩検出方法 |
| US5272646A (en) * | 1991-04-11 | 1993-12-21 | Farmer Edward J | Method for locating leaks in a fluid pipeline and apparatus therefore |
| CN1435678A (zh) * | 2002-07-04 | 2003-08-13 | 东北大学 | 流体输送管道泄露智能故障诊断与定位的方法与装置 |
| CN101625071A (zh) * | 2009-08-07 | 2010-01-13 | 天津大学 | 燃气管道泄漏检测和定位方法 |
| CN103061753A (zh) * | 2013-01-18 | 2013-04-24 | 西南石油大学 | 一种随钻井下流量测量监测早期溢流的装置 |
| CN104976518A (zh) * | 2015-06-08 | 2015-10-14 | 中国海洋石油总公司 | 一种海底管线泄漏监测系统 |
| CN105156905A (zh) * | 2015-07-09 | 2015-12-16 | 南京声宏毅霆网络科技有限公司 | 管道的泄漏监测系统及监测方法、监测设备和服务器 |
| CN106764456A (zh) * | 2016-11-17 | 2017-05-31 | 深圳锦瀚城乡建设投资控股有限公司 | 一种天然气管道泄漏监测管理安全系统 |
| CN106481989A (zh) * | 2016-12-01 | 2017-03-08 | 山东省科学院激光研究所 | 管道泄漏检测方法及装置 |
| CN207162143U (zh) * | 2017-04-28 | 2018-03-30 | 重庆交通大学 | 输油管道泄漏点检测定位系统 |
| CN108036201A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-05-15 | 廊坊市蓝德采油技术开发有限公司 | 一种基于负压波法和流量趋势法的输油管道泄漏监测方法 |
| CN109340582A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-02-15 | 深圳市欧佩亚海洋工程有限公司 | 一种海底管道泄漏监测方法及系统 |
| US20200182736A1 (en) * | 2018-12-07 | 2020-06-11 | Dongmyung Enterprise Co., Ltd. | Fuel leakage monitoring apparatus and method in pipe line |
| CN109854953A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-06-07 | 西安长庆科技工程有限责任公司 | 一种特殊工况下的原油输送管线泄漏检测系统及方法 |
| CN111457256A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-07-28 | 西安长庆科技工程有限责任公司 | 一种原油输送管线泄漏检测系统架构及泄漏位置检测方法 |
| CN111536437A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-08-14 | 福州大学 | 一种多传感器融合的智慧水务终端 |
| CN111706785A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-09-25 | 西南石油大学 | 一种天然气枝状管网泄漏管段识别方法 |
| CN213576857U (zh) * | 2020-09-16 | 2021-06-29 | 上海万域能源科技有限公司 | 一种可提前预警的油气管道泄漏在线监测系统 |
| CN214008862U (zh) * | 2020-10-12 | 2021-08-20 | 成都菁诚创达科技有限公司 | 一种气排管道泄漏检测装置 |
| CN112664842A (zh) * | 2021-01-08 | 2021-04-16 | 沈阳农业大学 | 一种用于输水管线泄漏定位的装置 |
| CN113217823A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-08-06 | 北京航空工程技术研究中心 | 一种用于航煤管道泄漏监测和定位的系统及方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 张伟: "《给排水管道工程设计与施工》", 30 April 2020, pages: 146 * |
| 徐玉朋等: "《油气储运安全技术及管理》", 30 June 2016, pages: 174 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115930357A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-04-07 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 冷媒循环系统的冷媒泄漏检测方法及使用该方法的空调 |
| CN116255570A (zh) * | 2022-12-22 | 2023-06-13 | 新疆敦华绿碳技术股份有限公司 | 一种用于二氧化碳捕集的管道监测和隐患分析方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114087542B (zh) | 2024-08-16 |
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