CN115314905B - 一种考虑可燃气体扩散规律的传感器优化部署方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及传感器优化部署领域，尤其涉及一种考虑气体扩散规律的传感器优化部署方法，包括，步骤S1：判断天然气管道泄漏薄弱环节；步骤S2：建立天然气站点物理模型；步骤S3：划分mesh网格；步骤S4：建立气体泄漏的环境参数；步骤S5：建立k‑ε及组分运输模型；步骤S6：fluent求解生成气体扩散模型；步骤S7：MATLAB模拟VFA算法得到传感器最优部署策略；步骤S8:无线传感器实地部署；本发明针对目前的气体泄漏监测方法中人工巡检存在工作量大、危险性高、测量精度及频率低等问题，通过建立气体扩散模型，合理部署传感器，从而避免了容易形成传感器感知重叠区和浪费区，进一步解决了传感器感知盲区的问题。

Description

一种考虑可燃气体扩散规律的传感器优化部署方法
技术领域
本发明涉及传感器优化部署领域，尤其涉及一种考虑气体扩散规律的传感器优化部署方法。
背景技术
天然气作为国家重要的支柱能源，在国家战略及国民经济发展中作用发挥日益凸显。天然气具有可燃性，一般天然气浓度在5％到15％时就会发生爆炸，同时过高浓度的天然气可致人窒息性死亡。在工业生产中，天然气会被液化后在-162℃的低温环境进行贮存和运输。在天然气接收站码头工艺装置存在密闭空间下处理天然气的场景，以BOG压缩机厂房为例，在储罐中的蒸发气(BOG)输入至BOG压缩机厂房加压，加压后的蒸发气再输入至冷凝器进行冷却后形成LNG,该过程的工艺操作通常在密闭空间下进行，一旦发生气体泄漏等安全事故将造成较为严重的经济损失及社会影响。因此，应该充分考虑天然气贮存设施的特点和应用环境，对天然气贮存设施进行连续不间断的在线监测，以实时掌握相对密闭空间中的天然气的浓度参数，从而提高其贮存安全性与可靠性。
在天然气的泄漏监测方面，一般会采用三种方法对其进行检测：一是采用模拟仪表加人工巡检的方式；二是采用设置有线传感监测设备来实现天然气泄漏监测；三是设置无线监测网络的方法。在模拟仪表加人工巡检的方式中，人工巡检存在工作量大、危险性高、测量精度及频率低等问题，没有办法适应现代工业的需求；在设置有线传感监测设备来实现天然气泄漏监测的方式中，由于监测对象的特殊性，其储存设施往往规模巨大，监测点位众多，有线的监测设备所依靠的大量电缆难以布置，同时电缆也为天然气的贮存环境带来诸多的安全隐患。随着无线传感技术的不断发展，现有的诸多特种无线传感设备已经能够满足天然气监测时的防爆要求，因此在天然气等可燃气体泄漏监测中也被广泛的部署。然而，传统的无线传感器部署方法多考虑的是覆盖范围及能耗等问题，并没有充分考虑传感器监测环境以及气体扩散规律等特点，如泄漏薄弱环节、环境温度、风向风速等因素的影响，因此很难满足实际工程中对可燃气体泄漏监测的需求。
发明内容
为此，本发明提供一种考虑可燃气体扩散规律及传感器优化部署方法，用于解决现有技术中没有充分考虑传感器监测环境以及气体扩散规律，从而无法满足实际工程中对可燃气体泄漏监测的需求；
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种考虑可燃气体扩散规律及传感器优化部署方法，包括，
步骤S1：判断天然气管道泄漏薄弱环节；
步骤S2：建立天然气站点物理模型；
步骤S3：划分mesh网格；
步骤S4：建立气体泄漏的环境参数；
步骤S5：建立k-ε及组分运输模型；
步骤S6：fluent求解生成气体扩散模型；
步骤S7：MATLAB模拟VFA算法得到传感器最优部署策略；
步骤S8:无线传感器实地部署。
进一步地，判定天然气泄漏薄弱环节，所述天然气泄漏薄弱环节包括法兰填料密封处、法兰连接处、焊接连接处、丝扣连接处；判定完成后，对上述天然气泄漏薄弱环节部署无线传感网络监测节点。
进一步地，在步骤S2过程中，获取天然气压缩站点的基本参数信息，所述天然气压缩站点的基本参数信息包括天然气压缩站点区域尺寸、进风口通风口位置、泄漏点在空间的分布、天然气站点区域风速风向。
进一步地，根据天然气压缩站点的基本参数信息采用3D建模软件对密闭空间区域内厂房、泄漏口、通风口、进风口进行1：1建模，所述3D建模软件为Designmodeler。
进一步地，在步骤S3过程中将步骤S2建立的3D模型导入mesh软件进行结构化网络划分，将天然气站点密闭空间的单元网格大小设置为50mm；并对泄漏口区域周围单元网格进行加密，加密后的单元网格大小设置为5mm；调节单元网格的翘曲度范围在18°-60°之间。
进一步地，将生成的网格文件导入至Fluent求解器当中，开启y轴方向的重力加速度；设置组分运输模型并采用入口扩散的形式，将除进风口、出风口、泄漏口外其它实体均设置为壁面；密闭空间流动组分设置为空气，大气压强设置为1atm；所述进风口风速设置为3m/s，方向垂直于该边界；所述出风口设置为仅有空气回流方向垂直于该边界；所述泄漏口定义为Mass-flow-inlet；将求解模型设置为k-ε湍流模型，其中k-ε湍流模型计算方法如下：
其中μt＝ρCμk2/ε
GK表示平均速度梯度引起的湍流动能的产生；
Gb表示由浮力产生的紊流动能；
YM表示可压缩湍流中波动膨胀对总耗散率的贡献；
C1ε为第一常数，C2ε为第二常数，C3ε为第三常数，Cμ为第四常数；
σk为K的的湍流普朗特数，σε为ε的湍流普朗特数；
SK和Sε是用户定义的源项；
ρ为密度；
k为湍动能；
ui为速度；
μ为流动粘度；
μt为湍流粘度；
ε为湍流耗散率；
t为时间；
Xi为横坐标系向量；xj为纵坐标系向量。
进一步地，在步骤S6过程中，将fluent求解器进行初始化，在密闭空间初始时存在空气且发生泄漏时环境温度为300k,模拟天然气泄漏15s的过程并迭代100次进行计算；当天然气形成顶部聚集区时进行收敛。
进一步地，通过步骤S6计算得出天然气发生泄漏后高概率气体密集区，确定该气体密集区的范围，在该密集区内通过运引用VFA算法进行传感器优化部署；其中虚拟力算法的表现特征如下：
设二维空间处于通信氛围内任意两个传感器节点的坐标为si(x1，y1),sj(x2，y2),则可通过欧拉公式得出两点的距离；
欧拉公式为：
两点的距离为：两点的距离为：
其中节点间的受力情况表达式如下：
当dij＞dth时，
当dij＝dth时，
当dij＜dth时，
其中，ωa和ωr分别为引力和斥力的权重系数；dth为产生分子作用力的距离阈值；αij为传感器si到sj的方向角度；
其中节点s1受到的合力为：
进一步地，通过步骤S7在天然气密集区建立随机部署传感器节点，在matlab模拟虚拟力算法计算每个节点当前的虚拟力，并通过自主运动直到处于静止状态；重复迭代100次，直到感知区域覆盖监测区域，分析模拟结果当中节点的位置，判断是否出边界且是否有较大的重叠区及空洞区，消除上述出边界且有较大重叠区及空洞区的干扰因素后，得到传感器部署策略。
进一步地，在步骤S8过程中，根据matlab模拟结果得到传感器部署的策略，在天然气压缩站点进行传感器的安装部署。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，根据专家经验，对天然气泄漏薄弱环节进行初步判断，并在天然器泄漏薄弱环节部署无线传感网络监测节点，提高了传感器优化部署的部署效率。
进一步地，通过获取天然气压缩站点的基本参数信息，从而对天然气压缩站点进行3D建模，以便对不同场景下实现气体传感器的优化部署，通过这种方式，扩大了本方法的适用范围。
进一步地，通过将3D模型导入mesh软件进行结构化网络划分，提高了气体传感器的部署精度，进一步提高了气体传感器的部署效率。
进一步地，通过算法模拟出天然气泄漏情况下的扩散模型，为后续气体传感器部署方法的优化提供数据支持，提高了气体传感器部署精度，避免了形成传感器感知重叠区和浪费区。
附图说明
图1为本发明实施例中考虑可燃气体扩散规律及传感器优化部署方法的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1所示，其为本发明实施例所述一种考虑可燃气体扩散规律及传感器优化部署方法的结构示意图的方法流程图图，包括，
步骤S1：判断天然气管道泄漏薄弱环节；
步骤S2：建立天然气站点物理模型；
步骤S3：划分mesh网格；
步骤S4：建立气体泄漏的环境参数；
步骤S5：建立k-ε及组分运输模型；
步骤S6：fluent求解生成气体扩散模型；
步骤S7：MATLAB模拟VFA算法得到传感器最优部署策略；
步骤S8:无线传感器实地部署。
进一步地，判定天然气泄漏薄弱环节，所述天然气泄漏薄弱环节包括法兰填料密封处、法兰连接处、焊接连接处、丝扣连接处；判定完成后，对上述天然气泄漏薄弱环节部署无线传感网络监测节点。
进一步地，在步骤S2过程中，获取天然气压缩站点的基本参数信息，所述天然气压缩站点的基本参数信息包括天然气压缩站点区域尺寸、进风口通风口位置、泄漏点在空间的分布、天然气站点区域风速风向。
具体而言，本发明的有益效果在于，根据专家经验，对天然气泄漏薄弱环节进行初步判断，并在天然器泄漏薄弱环节部署无线传感网络监测节点，提高了传感器优化部署的部署效率
进一步地，根据天然气压缩站点的基本参数信息采用3D建模软件对密闭空间区域内厂房、泄漏口、通风口、进风口进行1：1建模，所述3D建模软件为Designmodeler。
进一步地，在步骤S3过程中将步骤S2建立的3D模型导入mesh软件进行结构化网络划分，将天然气站点密闭空间的单元网格大小设置为50mm；并对泄漏口区域周围单元网格进行加密，加密后的单元网格大小设置为5mm；调节单元网格的翘曲度在18°-60°之间。
具体而言，通过获取天然气压缩站点的基本参数信息，从而对天然气压缩站点进行3D建模，以便对不同场景下实现气体传感器的优化部署，通过这种方式，扩大了本方法的适用范围
进一步地，将生成的网格文件导入至Fluent求解器当中，开启y轴方向的重力加速度；设置组分运输模型并采用入口扩散的形式，将除进风口、出风口、泄漏口外其它实体均设置为壁面；密闭空间流动组分设置为空气，大气压强设置为1atm；所述进风口风速设置为3m/s，方向垂直于该边界；所述出风口设置为仅有空气回流方向垂直于该边界；所述泄漏口定义为Mass-flow-inlet；将求解模型设置为k-ε湍流模型，其中k-ε湍流模型选取标准k-ε湍流模型不考虑分子间粘性且介质间流动是完全湍流流动，k-ε湍流模型计算方法如下：
其中μt＝ρCμk2/ε
GK表示平均速度梯度引起的湍流动能的产生；
Gb表示由浮力产生的紊流动能；
YM表示可压缩湍流中波动膨胀对总耗散率的贡献；
C1ε为第一常数，C2ε为第二常数，C3ε为第三常数，Cμ为第四常数；
σk为K的的湍流普朗特数，σε为ε的湍流普朗特数；
SK和Sε是用户定义的源项；
ρ为密度；
k为湍动能；
ui为速度；
μ为流动粘度；
μt为湍流粘度；
ε为湍流耗散率；
t为时间；
Xi为横坐标系向量；xj为纵坐标系向量。
进一步地，在步骤S6过程中，将fluent求解器进行初始化，在密闭空间初始时存在空气且发生泄漏时环境温度为300k,模拟天然气泄漏15s的过程并迭代100次进行计算；当天然气形成顶部聚集区时进行收敛。
进一步地，通过步骤S6计算得出天然气发生泄漏后高概率气体密集区，确定该气体密集区的范围，在该密集区内通过运引用VFA算法进行传感器优化部署；其中虚拟力算法的表现特征如下：
设二维空间处于通信氛围内任意两个传感器节点的坐标为si(x1，y1),sj(x2，y2),则可通过欧拉公式得出两点的距离；
欧拉公式为：
两点的距离为：
其中节点间的受力情况表达式如下：
当dij＞dth时，
当dij＝dth时，
当dij＜dth时，
其中，ωa和ωr分别为引力和斥力的权重系数；dth为产生分子作用力的距离阈值；αij为传感器si到sj的方向角度；
其中节点s1受到的合力为：
具体而言，通过算法模拟出天然气泄漏情况下的扩散模型，为后续气体传感器部署方法的优化提供数据支持，提高了气体传感器部署精度，避免了形成传感器感知重叠区和浪费区。
进一步地，通过步骤S7在天然气密集区建立随机部署传感器节点，在matlab模拟虚拟力算法计算每个节点当前的虚拟力，并通过自主运动直到处于静止状态；重复迭代100次，直到感知区域覆盖监测区域，分析模拟结果当中节点的位置，判断是否出边界且是否有较大的重叠区及空洞区，消除上述出边界且有较大重叠区及空洞区的干扰因素后，得到传感器部署策略。
进一步地，在步骤S8过程中，根据matlab模拟结果得到传感器部署的策略，在天然气压缩站点进行传感器的安装部署。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种考虑可燃性气体扩散规律的传感器优化部署方法，其特征在于，包括，
步骤S1：判断天然气管道泄漏薄弱环节；
步骤S2：建立天然气站点物理模型；
步骤S3：划分mesh网格；
步骤S4：建立气体泄漏的环境参数；
步骤S5：建立k-ε及组分运输模型；
步骤S6：fluent求解生成气体扩散模型；
步骤S7：MATLAB模拟VFA算法得到传感器最优部署策略；
步骤S8：无线传感器实地部署；
通过步骤S6计算得出天然气发生泄漏后高概率气体密集区，确定该气体密集区的范围，在该密集区内通过运引用VFA算法进行传感器优化部署；其中虚拟力算法的表现特征如下：
设二维空间处于通信氛围内任意两个传感器节点的坐标为si(x1，y1),sj(x2，y2),则可通过欧拉公式得出两点的距离；
欧拉公式为：
两点的距离为：
其中节点间的受力情况表达式如下：
当dij＞dth时，
当dij＝dth时，
当dij＜dth时，
其中，ωa和ωr分别为引力和斥力的权重系数；dth为产生分子作用力的距离阈值；αij为传感器si到sj的方向角度；
其中节点s1受到的合力为：
通过步骤S7在天然气密集区建立随机部署传感器节点，在matlab模拟虚拟力算法计算每个节点当前的虚拟力，并通过自主运动直到处于静止状态；重复迭代100次，直到感知区域覆盖监测区域，分析模拟结果当中节点的位置，判断是否出边界且是否有较大的重叠区及空洞区，消除上述出边界且有较大重叠区及空洞区的干扰因素后，得到传感器部署策略。
2.根据权利要求1所述的考虑可燃性气体扩散规律的传感器优化部署方法，其特征在于，在步骤S1过程中，判定天然气泄漏薄弱环节，所述天然气泄漏薄弱环节包括法兰填料密封处、法兰连接处、焊接连接处、丝扣连接处；判定完成后，对上述天然气泄漏薄弱环节部署无线传感网络监测节点。
3.根据权利要求2所述的考虑可燃性气体扩散规律的传感器优化部署方法，其特征在于，在步骤S2过程中，获取天然气压缩站点的基本参数信息，所述天然气压缩站点的基本参数信息包括天然气压缩站点区域尺寸、进风口通风口位置、泄漏点在空间的分布、天然气站点区域风速风向。
4.根据权利要求3所述的考虑可燃性气体扩散规律的传感器优化部署方法，其特征在于，根据天然气压缩站点的基本参数信息采用3D建模软件对密闭空间区域内厂房、泄漏口、通风口、进风口进行1：1建模，所述3D建模软件为Designmodeler。
5.根据权利要求4所述的考虑可燃性气体扩散规律的传感器优化部署方法，其特征在于，在步骤S3过程中将步骤S2建立的3D模型导入mesh软件进行结构化网络划分，将天然气站点密闭空间的单元网格大小设置为50mm；并对泄漏口区域周围单元网格进行加密，加密后的单元网格大小设置为5mm；并将单元网格的翘曲度范围调节至18°-60°之间。
6.根据权利要求5所述的考虑可燃性气体扩散规律的传感器优化部署方法，其特征在于，将生成的网格文件导入至Fluent求解器当中，开启y轴方向的重力加速度；设置组分运输模型并采用入口扩散的形式，将除进风口、出风口、泄漏口外其它实体均设置为壁面；密闭空间流动组分设置为空气，大气压强设置为1atm；所述进风口风速设置为3m/s，方向垂直于该边界；所述出风口设置为仅有空气回流方向垂直于该边界；所述泄漏口定义为Mass-flow-inlet；将求解模型设置为k-ε湍流模型，其中k-ε湍流模型计算方法如下：
其中μt＝ρCμk2/ε
GK表示平均速度梯度引起的湍流动能的产生；
Gb表示由浮力产生的紊流动能；
YM表示可压缩湍流中波动膨胀对总耗散率的贡献；
C1ε为第一常数，C2ε为第二常数，C3ε为第三常数，Cμ为第四常数；
σk为K的的湍流普朗特数，σε为ε的湍流普朗特数；
SK和Sε是用户定义的源项；
ρ为密度；
k为湍动能；
ui为速度；
μ为流动粘度；
μt为湍流粘度；
ε为湍流耗散率；
t为时间；
Xi为横坐标系向量；xj为纵坐标系向量。
7.根据权利要求6所述的考虑可燃性气体扩散规律的传感器优化部署方法，其特征在于，在步骤S6过程中，将fluent求解器进行初始化，在密闭空间初始时存在空气且发生泄漏时环境温度为300k,模拟天然气泄漏15s的过程并迭代100次进行计算；当天然气形成顶部聚集区时进行收敛。
8.根据权利要求7所述的考虑可燃性气体扩散规律的传感器优化部署方法，其特征在于，在步骤S8过程中，根据matlab模拟结果得到传感器部署的策略，在天然气压缩站点进行传感器的安装部署。
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A distributed node deployment algorithm for underwater wireless sensor networks based on virtual forces;Chunfeng Liu;《Journal of Systems Architecture》;全文 *
亢金轩 ; 张永胜 ; 孙泽宇.基于无线传感器网络的优化点集覆盖算法.《河南科学》.2011,全文. *

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