CN115388344B - 一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法，沿管道设置多个分布式超声波采样节点，根据分布式超声波采样节点的设置位置划分管道，获取每个分布式超声波采样节点的采样数据，根据采样数据构建聚流函数以计算并衡量每个分布式超声波采样节点位置的流量曲线，所述方法能够协调检测存在泄漏现象的管道段，无需人工手动检测，大幅提高管道泄漏检测的可行性与便捷性，还能有效缩小泄漏点所在范围，使得检测更高效，降低检测成本，提高管道系统的安全性。

Description

一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法
技术领域
本发明涉及管道检测技术领域，特别涉及一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法。
背景技术
随着我国城市化进程明显加快，地面建筑数量骤增，城市范围内供水、排水、燃气、热力、电力、通信、广播电视、工业等城市地下管线迫切需要适应经济社会发展需要而改造，但由于环境或人为因素，管道系统时常由于老化腐蚀、施工误损、路面坍塌等原因发生管道泄漏现象，同时随着管道网络的规模及复杂性大大增加，无法通过监测计直接对庞大的管道网络进行泄漏监测，人工手段定位泄漏点已经不再适用。
对于此，发明号为CN110309607B的中国专利公开了一种闸门过流量计算方法，预设一个过闸流量Q，借助闸门前后水位的实测值，通过水动力偏微分方程组，求解闸门前后水位的模拟值，并将其与实测值的水位误差与预设阈值比较，进而调整预设的过闸流量Q，式水位误差在预设阈值范围内，将当前预设过闸流量作为精确闸门过流量；发明号为CN104537198B的中国专利公开了一种气体流量计的数据检测方法，将气体流量在管道中的状态分为水平平稳状态和跳变状态，然后分别对水平平稳状态和跳变状态的数据进行处理；而超声波流量计对采集到的数据仅仅进行了简单处理，无法很好地反映当前流量的状态和及时检测到流量数据中的异常，同时大规模应用流量计的成本极高，实际部署不理想，而对于异常流量数据的处理不能简单地采用传统的非实时监控、模糊估计等方法，因此，需要一套成本较低且兼具高效的流量计算方法，用以精确捕捉到流量的异常信息。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
本发明提供了一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法，沿管道设置多个分布式超声波采样节点，根据分布式超声波采样节点的设置位置划分管道，获取每个分布式超声波采样节点的采样数据，根据采样数据构建聚流函数以计算并衡量每个分布式超声波采样节点位置的流量曲线，所述方法能够协调检测存在泄漏现象的管道段，无需人工手动检测，大幅提高管道泄漏检测的可行性与便捷性，还能有效缩小泄漏点所在范围，使得检测更高效，降低检测成本，提高管道系统的安全性。
为了实现上述目的，根据本公开的一方面，提供一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法，所述方法包括以下步骤：
S100，沿管道设置多个分布式超声波采样节点；
S200，根据分布式超声波采样节点的设置位置划分管道；
S300，获取每个分布式超声波采样节点的采样数据；
S400，根据采样数据构建聚流函数以计算并衡量每个分布式超声波采样节点位置的流量曲线；
其中，所述分布式超声波采样节点包括流量计和传感器，流量计用于测量管道中的流体流量，传感器用于满足测量信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制，流量计和传感器通过有线连接，流量计将测量到的数据传输至传感器中，所有分布式超声波采样节点通过节点中的传感器实现数据的有线或无线通信，所述流量计为超声波流量计。
进一步地，步骤S200中，根据分布式超声波采样节点的设置位置划分管道的方法具体为：在一条起点和终点不相重合的线段型管道上，以两两相邻的两个分布式超声波采样节点之间的距离的中点作为分界点，将管道划分为N截管道，其中N为分布式超声波采样节点的数量（这样划分能够使得采样节点位于每截管道的中间，便于采样节点测量管道或明渠中其中一段的累积流量或中点的瞬时流量）。
进一步地，步骤S300中，获取每个分布式超声波采样节点的采样数据的方法具体为：在每截管道的中间位置，通过管道上的超声波采样节点获取每截管道在单位时间内的累积流量，记每截管道在单位时间内的累积流量为所述每个分布式超声波采样节点的采样数据。
进一步地，步骤S400中，根据采样数据构建聚流函数以计算并衡量每个分布式超声波采样节点位置的流量曲线的方法具体为：记N截管道为N个边际区域，通过采样的方法选取一个边际区域为起始区域，计算与起始区域相邻的边际区域的采样数据；若位于起始区域左边的边际区域的采样数据低于起始区域的采样数据，则以起始区域向左的方向作为第一方向；若位于起始区域右边的边际区域的采样数据低于起始区域的采样数据，则以起始区域向右的方向作为第一方向；如果与起始区域相邻的边际区域的采样数据等于起始区域的采样数据，则根据深度搜索算法在N个边际区域中搜索到比起始区域的采样数据低的边际区域，若该边际区域位于起始区域左边，则以起始区域向左的方向作为第一方向；若该边际区域位于起始区域右边，则以起始区域向右的方向作为第一方向，其中，边际区域的采样数据即该截管道上的分布式超声波采样节点的采样数据；
从起始区域开始，沿着第一方向在管道上搜索到第k1个边际区域的Mar(k1)的值 如果满足条件Mar(k1-1)<Mar(k1)<Mar(k1+1)且
Figure 109692DEST_PATH_IMAGE001
时， 则以从起始区域开始的第k1个边际区域作为正交区域，记正交区域的采样数据为Sld；或 者，在正交区域中任意选取n个横截面，通过所述流量计获取n个横截面在单位时间内的瞬 时流量，记Sld为n个横截面在单位时间内的瞬时流量的校正平方和，其中，n为整数，n∈[5, 8]，k1为变量（k1表示边际区域的序号）；
以正交区域作为第二起始区域，计算与第二起始区域相邻的边际区域的采样数据；若位于第二起始区域左边的边际区域的采样数据高于第二起始区域的采样数据，则以第二起始区域向左的方向作为第二方向；若位于第二起始区域右边的边际区域的采样数据高于第二起始区域的采样数据，则以第二起始区域向右的方向作为第二方向；如果与第二起始区域相邻的边际区域的采样数据等于第二起始区域的采样数据，则根据深度搜索算法在N个边际区域中搜索到比第二起始区域的采样数据高的边际区域，若该边际区域位于第二起始区域左边，则以第二起始区域向左的方向作为第二方向；若该边际区域位于第二起始区域右边，则以第二起始区域向右的方向作为第二方向；
如果从第二起始区域开始，沿着第二方向在管道上搜索到第k2个边际区域的Mar (k2)的值满足条件Mar(k2+1)<Mar(k2)<Mar(k2-1)且
Figure 574302DEST_PATH_IMAGE002
时，则以从第二起始区域开始的第k2个边际区域作 为负交区域，记负交区域的采样数据为Ncd；或者，在负交区域中任意选取n个横截面，通过 所述流量计获取n个横截面在单位时间内的瞬时流量，记Ncd为n个横截面在单位时间内的 瞬时流量的校正平方和，其中，n为整数，n∈[5,8]，k2为变量；
其中，Mar(k3)为边际区域的无偏流值，计算第k3个边际区域的Mar(k3)的值方法 如下：
Figure 416356DEST_PATH_IMAGE003
，其中，Tk3为从起 始区域开始的第k3个边际区域的采样数据，Dk3为从第二起始区域开始的第k3个边际区域的 采样数据，max{T1,Tk3}为从起始区域开始的第1个边际区域到第k3个边际区域中采样数据 最大的边际区域的采样数据，min{D1,Dk3}为从第二起始区域开始的第1个边际区域到第k3 个边际区域中采样数据最小的边际区域的采样数据，i3为累加变量，k3为变量；
将正交区域到负交区域之间的所有边际区域的采样数据构成的数组作为采样数组，将采样数组按采样数组中的元素大小升序排序，记采样数组的中位数为Med，记采样数组中所有元素的值加上正交区域以及负交区域的采样数据的值的和为Sum；
构建聚流函数S(t)为：
Figure 388729DEST_PATH_IMAGE004
，其 中，t为函数自变量，t∈[0,R)，R为实数集；
所述采样数据为管道的流量大小，即管道的横截面积与水流速度的乘积，单位为m³/s或m³/h，采样数据由管道或明渠上的分布式超声波采样节点测量得到。
本步骤的有益效果为：由于管道系统在运行的过程中部分管道可能会发生泄漏现象，导致管道系统不能正常工作，本步骤的方法通过利用每截管道的采样数据，结合管道上的无偏流值，筛选出的正交区域与负交区域之间的边际区域的采样数据在构建聚流函数的参数上有着较高的显著性水平，使得聚流函数能够准确指示各截管道的流量曲线是否存在异常。
本发明还提供了一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统，所述一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法中的步骤，所述基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统可以运行于桌上型计算机、笔记本电脑、移动电话、手提电话、平板电脑、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器、服务器集群，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：
节点设置单元，用于沿管道设置多个分布式超声波采样节点；
管道划分单元，用于根据分布式超声波采样节点的设置位置划分管道；
数据获取单元，用于获取每个分布式超声波采样节点的采样数据；
函数构建单元，用于根据采样数据构建聚流函数以计算并衡量每个分布式超声波采样节点位置的流量曲线。
本发明的有益效果为：所述方法能够协调检测存在泄漏现象的管道段，无需人工手动检测，大幅提高管道泄漏检测的可行性与便捷性，还能有效缩小泄漏点所在范围，使得检测更高效，降低检测成本，提高管道系统的安全性。
附图说明
通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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，在附图中：
图1所示为一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法的流程图；
图2所示为一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统的系统结构图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本公开的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本公开的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
如图1所示为根据本发明的一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法。
本公开提出一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法，所述方法包括以下步骤：
S100，沿管道设置多个分布式超声波采样节点；
S200，根据分布式超声波采样节点的设置位置划分管道；
S300，获取每个分布式超声波采样节点的采样数据；
S400，根据采样数据构建聚流函数以计算并衡量每个分布式超声波采样节点位置的流量曲线；
其中，所述分布式超声波采样节点包括流量计和传感器，流量计用于测量管道中的流体流量，传感器用于满足测量信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制，流量计和传感器通过有线连接，流量计将测量到的数据传输至传感器中，所有分布式超声波采样节点通过节点中的传感器实现数据的有线或无线通信，所述流量计为超声波流量计。
进一步地，步骤S200中，根据分布式超声波采样节点的设置位置划分管道的方法具体为：在一条起点和终点不相重合的线段型管道上，以两两相邻的两个分布式超声波采样节点之间的距离的中点作为分界点，将管道划分为N截管道，其中N为分布式超声波采样节点的数量（这样划分能够使得采样节点位于每截管道的中间，便于采样节点测量管道或明渠中其中一段的累积流量或中点的瞬时流量）。
进一步地，步骤S300中，获取每个分布式超声波采样节点的采样数据的方法具体为：在每截管道的中间位置，通过管道上的超声波采样节点获取每截管道在单位时间内的累积流量，记每截管道在单位时间内的累积流量为所述每个分布式超声波采样节点的采样数据。
进一步地，步骤S400中，根据采样数据构建聚流函数以计算并衡量每个分布式超声波采样节点位置的流量曲线的方法具体为：记N截管道为N个边际区域（一个边际区域即是一截管道），通过采样的方法选取一个边际区域为起始区域，计算与起始区域相邻的边际区域的采样数据（即左边或右边的一截管道）；若位于起始区域左边的边际区域的采样数据低于起始区域的采样数据，则以起始区域向左的方向作为第一方向；若位于起始区域右边的边际区域的采样数据低于起始区域的采样数据，则以起始区域向右的方向作为第一方向；如果与起始区域相邻的边际区域的采样数据等于起始区域的采样数据，则根据深度搜索算法在N个边际区域中搜索到比起始区域的采样数据低的边际区域，若该边际区域位于起始区域左边，则以起始区域向左的方向作为第一方向；若该边际区域位于起始区域右边，则以起始区域向右的方向作为第一方向，其中，边际区域的采样数据即该截管道上的分布式超声波采样节点的采样数据；
从起始区域开始，沿着第一方向在管道上搜索到第k1个边际区域的Mar(k1)的值 如果满足条件Mar(k1-1)<Mar(k1)<Mar(k1+1)且
Figure 671943DEST_PATH_IMAGE001
时， 则以从起始区域开始的第k1个边际区域作为正交区域，记正交区域的采样数据为Sld；或 者，在正交区域中任意选取n个横截面，通过所述流量计获取n个横截面在单位时间内的瞬 时流量，记Sld为n个横截面在单位时间内的瞬时流量的校正平方和，其中，n为整数，n∈[5, 8]，k1为变量（k1表示边际区域的序号）；
以正交区域作为第二起始区域，计算与第二起始区域相邻的边际区域的采样数据；若位于第二起始区域左边的边际区域的采样数据高于第二起始区域的采样数据，则以第二起始区域向左的方向作为第二方向；若位于第二起始区域右边的边际区域的采样数据高于第二起始区域的采样数据，则以第二起始区域向右的方向作为第二方向；如果与第二起始区域相邻的边际区域的采样数据等于第二起始区域的采样数据，则根据深度搜索算法在N个边际区域中搜索到比第二起始区域的采样数据高的边际区域，若该边际区域位于第二起始区域左边，则以第二起始区域向左的方向作为第二方向；若该边际区域位于第二起始区域右边，则以第二起始区域向右的方向作为第二方向；
如果从第二起始区域开始，沿着第二方向在管道上搜索到第k2个边际区域的Mar (k2)的值满足条件Mar(k2+1)<Mar(k2)<Mar(k2-1)且
Figure 556723DEST_PATH_IMAGE002
时，则以从第二起始区域开始的第k2个边际区域作 为负交区域，记负交区域的采样数据为Ncd；或者，在负交区域中任意选取n个横截面，通过 所述流量计获取n个横截面在单位时间内的瞬时流量，记Ncd为n个横截面在单位时间内的 瞬时流量的校正平方和，其中，n为整数，n∈[5,8]，k2为变量；
其中，Mar(k3)为边际区域的无偏流值，计算第k3个边际区域的Mar(k3)的值方法 如下：
Figure 167964DEST_PATH_IMAGE006
，其中，Tk3为从 起始区域开始的第k3个边际区域的采样数据，Dk3为从第二起始区域开始的第k3个边际区域 的采样数据，max{T1,Tk3}为从起始区域开始的第1个边际区域到第k3个边际区域中采样数 据最大的边际区域的采样数据，min{D1,Dk3}为从第二起始区域开始的第1个边际区域到第 k3个边际区域中采样数据最小的边际区域的采样数据，i3为累加变量，k3为变量；
将正交区域到负交区域之间的所有边际区域的采样数据构成的数组作为采样数组，将采样数组按采样数组中的元素大小升序排序，记采样数组的中位数为Med，记采样数组中所有元素的值加上正交区域以及负交区域的采样数据的值的和为Sum；
构建聚流函数S(t)为：
Figure 835705DEST_PATH_IMAGE004
，其 中，t为函数自变量，t∈[0,R)，R为实数集；
所述采样数据为管道的流量大小，即管道的横截面积与水流速度的乘积，单位为m³/s或m³/h，采样数据由管道或明渠上的分布式超声波采样节点测量得到。
进一步地，步骤S400中根据采样数据构建聚流函数以计算并衡量每个分布式超声波采样节点位置的流量曲线，还包括，通过聚流函数对每截管道进行泄漏检测，具体方法为：
分别对N截管道采集到的累积流量进行滤波处理，得到用于表示管道内的累积流 量随时间变化的N条平滑的流量曲线F1(t),F2(t),…,FN(t)，其中，t为函数自变量，t∈[0, R)，R为实数集；初始化整数变量j，j∈[1,N]，在j的取值范围内遍历j，依次计算
Figure 98059DEST_PATH_IMAGE007
的值得到N个数P1,P2,…,PN，记P1,P2,…,PN的均值为Pmed，所 述Fj(t)即N条平滑的流量曲线中的第j条曲线；
初始化变量m，m∈[1,N]，在m的取值范围内遍历m，由
Figure 560265DEST_PATH_IMAGE008
计算得到M1,M2,…,MN，其中，Pm为N个数P1,P2,…,PN 中的第m个数，min{}代表集合中值最小的元素，Fm(t)即N条平滑的流量曲线中的第m条曲 线，S(t)为聚流函数；构建集合M={M1,M2,…,MN}，标记集合M中值大于Pmed的元素为泄漏元 素，将泄漏元素所对应的管道标记为发生泄漏的管道（泄漏元素的N个下标与N条管道相对 应），对所述发生泄漏的管道进行检查及维修。
本步骤的有益效果为：通过构建每截管道随时间变化的流量曲线，聚流函数能够反映出管道中流体聚集的位置的变化趋势，因为某截管道中流体的变化趋势产生异常，所以该截管道存在极高概率发生泄漏现象，因此利用聚流函数指示出存在异常的管道部分，及时进行检修，防止因管道泄漏而造成损失。
如果管道整体较长或分布式超声波采样节点设置较少，会导致划分的N截管道过长，即使已知存在泄漏的管道段，但定位至具体的泄漏点仍然较为困难，为解决该问题，并提高检测速度，本发明提供了一个更优先的利用聚流函数检测泄漏管道的方法如下：
优选地，分别对N截管道采集到的累积流量进行滤波处理（流量曲线平滑化），得到 用于表示管道内的累积流量随时间变化的N条平滑的流量曲线F1(t),F2(t),…,FN(t)，分别 对N截管道的中心所在横截面采集到的瞬时流量进行滤波处理，得到用于表示管道内的中 心所在横截面的瞬时流量随时间变化的N条平滑的流量曲线H1(t),H2(t),…,HN(t)，记G(t) = [F1(t)+F2(t)+…+FN(t)]/N，其中，t为函数自变量；初始化变量u，u∈[1,N]，在u的取值范 围内遍历u，依次计算
Figure 160267DEST_PATH_IMAGE009
的值得到N个数U1,U2,…,UN，构建数组U={U1,U2,…, UN}，记数组U中值最小的元素对应的下标为c，在F1(t),F2(t),…,FN(t)中筛选出曲线Fc(t)， 在H1(t),H2(t),…,HN(t)中筛选出Hc-1(t)、Hc(t)、Hc+1(t)，记
Figure 366120DEST_PATH_IMAGE010
的值为Pv；若满足条 件
Figure 482981DEST_PATH_IMAGE011
且
Figure 381667DEST_PATH_IMAGE012
，则标记N截管 道中的第c截管道中的前半截发生泄漏；若满足条件
Figure 967500DEST_PATH_IMAGE013
且
Figure 570519DEST_PATH_IMAGE014
，则标记N截管道中的第c截管道中的后半截发生泄漏； 其中，min{}代表集合中值最小的元素。
本步骤的有益效果为：本步骤通过构建管道的流量曲线，利用分布式超声波采样节点位于每截管道的中间，得到管道中心所在横截面的瞬时流量，结合每截管道的累积流量，利用函数运算，相比于原有方法，检测准确度有效提高，同时可以缩小检测范围，从而解决了管道过长难定位泄漏点的问题，有效提高了检测速度。
所述一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法实施例中的步骤，所述一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统可以运行于桌上型计算机、笔记本电脑、移动电话、手提电话、平板电脑、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器、服务器集群。
本公开的实施例提供的一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统，如图2所示，该实施例的一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法实施例中的步骤，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：
节点设置单元，用于沿管道设置多个分布式超声波采样节点；
管道划分单元，用于根据分布式超声波采样节点的设置位置划分管道；
数据获取单元，用于获取每个分布式超声波采样节点的采样数据；
函数构建单元，用于根据采样数据构建聚流函数以计算并衡量每个分布式超声波采样节点位置的流量曲线。
所述一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统可以运行于桌上型计算机、笔记本电脑、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中。所述一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法及系统的示例，并不构成对一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法及系统的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立元器件门电路或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统的各个分区域。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法及系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card ,SMC)，安全数字(Secure Digital ,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明提供了一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法，沿管道设置多个分布式超声波采样节点，根据分布式超声波采样节点的设置位置划分管道，获取每个分布式超声波采样节点的采样数据，根据采样数据构建聚流函数以计算并衡量每个分布式超声波采样节点位置的流量曲线，所述方法能够协调检测存在泄漏现象的管道段，无需人工手动检测，大幅提高管道泄漏检测的可行性与便捷性，还能有效缩小泄漏点所在范围，使得检测更高效，降低检测成本，提高管道系统的安全性。尽管本公开的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本公开的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本公开进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本公开的非实质性改动仍可代表本公开的等效改动。

Claims (4)

1.一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S100，沿管道设置多个分布式超声波采样节点；
S200，根据分布式超声波采样节点的设置位置划分管道；
S300，获取每个分布式超声波采样节点的采样数据；
S400，根据采样数据构建聚流函数以计算并衡量每个分布式超声波采样节点位置的流量曲线；
其中，所述分布式超声波采样节点包括流量计和传感器，流量计用于测量管道中的流体流量，传感器用于满足测量信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制，流量计和传感器通过有线连接，流量计将测量到的数据传输至传感器中，所有分布式超声波采样节点通过节点中的传感器实现数据的有线或无线通信，所述流量计为超声波流量计；
其中，步骤S400中，根据采样数据构建聚流函数以计算并衡量每个分布式超声波采样节点位置的流量曲线的方法具体为：记N截管道为N个边际区域，通过采样的方法选取一个边际区域为起始区域，计算与起始区域相邻的边际区域的采样数据；若位于起始区域左边的边际区域的采样数据低于起始区域的采样数据，则以起始区域向左的方向作为第一方向；若位于起始区域右边的边际区域的采样数据低于起始区域的采样数据，则以起始区域向右的方向作为第一方向；如果与起始区域相邻的边际区域的采样数据等于起始区域的采样数据，则根据深度搜索算法在N个边际区域中搜索到比起始区域的采样数据低的边际区域，若该边际区域位于起始区域左边，则以起始区域向左的方向作为第一方向；若该边际区域位于起始区域右边，则以起始区域向右的方向作为第一方向，其中，边际区域的采样数据即该截管道上的分布式超声波采样节点的采样数据；
从起始区域开始，沿着第一方向在管道上搜索到第k1个边际区域的Mar(k1)的值如果 满足条件Mar(k1-1)<Mar(k1)<Mar(k1+1)且
Figure DEST_PATH_IMAGE002
时，则以 从起始区域开始的第k1个边际区域作为正交区域，记正交区域的采样数据为Sld；
或者，在正交区域中任意选取n个横截面，通过所述流量计获取n个横截面在单位时间内的瞬时流量，记Sld为n个横截面在单位时间内的瞬时流量的校正平方和；
其中，n为整数，n∈[5,8]，k1为变量；
以正交区域作为第二起始区域，计算与第二起始区域相邻的边际区域的采样数据；若位于第二起始区域左边的边际区域的采样数据高于第二起始区域的采样数据，则以第二起始区域向左的方向作为第二方向；若位于第二起始区域右边的边际区域的采样数据高于第二起始区域的采样数据，则以第二起始区域向右的方向作为第二方向；如果与第二起始区域相邻的边际区域的采样数据等于第二起始区域的采样数据，则根据深度搜索算法在N个边际区域中搜索到比第二起始区域的采样数据高的边际区域，若该边际区域位于第二起始区域左边，则以第二起始区域向左的方向作为第二方向；若该边际区域位于第二起始区域右边，则以第二起始区域向右的方向作为第二方向；
如果从第二起始区域开始，沿着第二方向在管道上搜索到第k2个边际区域的Mar(k2) 的值满足条件Mar(k2+1)<Mar(k2)<Mar(k2-1)且
Figure DEST_PATH_IMAGE004
时， 则以从第二起始区域开始的第k2个边际区域作为负交区域，记负交区域的采样数据为Ncd；
或者，在负交区域中任意选取n个横截面，通过所述流量计获取n个横截面在单位时间内的瞬时流量，记Ncd为n个横截面在单位时间内的瞬时流量的校正平方和；
其中，n为整数，n∈[5,8]，k2为变量；
其中，Mar(k3)为边际区域的无偏流值，计算第k3个边际区域的Mar(k3)的值方法如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，其中，Tk3为从起始区域开始的 第k3个边际区域的采样数据，Dk3为从第二起始区域开始的第k3个边际区域的采样数据，max {T1,Tk3}为从起始区域开始的第1个边际区域到第k3个边际区域中采样数据最大的边际区 域的采样数据，min{D1,Dk3}为从第二起始区域开始的第1个边际区域到第k3个边际区域中 采样数据最小的边际区域的采样数据，i3为累加变量，k3为变量；
将正交区域到负交区域之间的所有边际区域的采样数据构成的数组作为采样数组，将采样数组按采样数组中的元素大小升序排序，记采样数组的中位数为Med，记采样数组中所有元素的值加上正交区域以及负交区域的采样数据的值的和为Sum；
构建聚流函数S(t)为：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，其中，t为 函数自变量，t∈[0,R)，R为实数集；
所述采样数据为管道的流量大小，即管道的横截面积与水流速度的乘积，单位为m³/s或m³/h，采样数据由管道或明渠上的分布式超声波采样节点测量得到。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法，其特征在于，根据分布式超声波采样节点的设置位置划分管道的方法具体为：在一条起点和终点不相重合的线段型管道上，以两两相邻的两个分布式超声波采样节点之间的距离的中点作为分界点，将管道划分为N截管道，其中N为分布式超声波采样节点的数量。
3.根据权利要求1所述的一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法，其特征在于，在每截管道的中间位置，通过管道上的超声波采样节点获取每截管道在单位时间内的累积流量，记每截管道在单位时间内的累积流量为所述每个分布式超声波采样节点的采样数据。
4.一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测系统，其特征在于，所述基于分布式协调检测系统运行于桌上型计算机、笔记本电脑的任一计算设备中，所述计算设备包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3中任一项所述的一种基于分布式协调检测的管道泄漏监测方法中的步骤。
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