CN115451347A - 一种石油管道安全的智能监控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种石油管道安全的智能监控系统及方法。该发明包括:流量监控模块,用于对石油管道目标位置的流量进行监控;数据分析模块,用于根据实时流量数据生成目标位置流量‑时间图像,确定有无异常位置;区间确定模块,用于根据异常位置的实际流量波动与标准流量波动的比值,确定基于异常位置的泄漏区间;位置确定模块,用于控制泄漏区间的两端预先设置的压力传感器以及温度传感器进行测量,并根据测量结果对泄漏区间进行漏点预分析,测算石油管道上的漏点位置,同时,进行安全提醒。通过上述方案可以实现石油管道的泄漏位置的精准测算,间接提高对石油管道的补救效率。
Description
技术领域
本发明涉及石油管道监测技术领域,特别涉及一种石油管道安全的智能监控系统及方法。
背景技术
目前,石油在全世界广泛的应用,石油的运输就不可避免的成为了一个热点问题。运输方式中管道运输相较于与同属于陆上运输方式的铁路和公路输油,具有运量大、密闭性好、成本低和安全系数高等特点,是石油运输的主要方式。管道运输由于自然和人为等因素不可避免的会出现泄漏问题,不仅会造成巨大的财产损失,还会给环境带来污染。使得石油管道安全的监控一直备受重视。
因此,本发明提出一种石油管道安全的智能监控系统及方法。
发明内容
本发明提供一种石油管道安全的智能监控系统及方法,用以通过确定流量-时间图像,来初步确定异常位置,进而根据比值确定区间以及根据测量结果对区间上的漏点位置进行确定,实现对泄漏位置的及时确定,间接提高对石油管道的补救效率,避免管道泄漏带来的危害。
本发明提供一种石油管道安全的智能监控系统,包括:
流量监控模块,用于对石油管道目标位置的流量进行监控;
数据分析模块,用于根据实时流量数据生成目标位置流量-时间图像,确定有无异常位置;
区间确定模块,用于根据所述异常位置的实际流量波动与标准流量波动的比值,确定基于所述异常位置的泄漏区间;
位置确定模块,用于控制所述泄漏区间的两端预先设置的压力传感器以及温度传感器进行测量,并根据测量结果对所述泄漏区间进行漏点预分析,测算所述石油管道上的漏点位置,同时,进行安全提醒。
优选的,一种石油管道安全的智能监控系统,还包括:
设备匹配模块,用于对石油管道目标位置的流量进行监控之前,基于所述石油管道布置图,确定所述目标位置的管道类型,并从类型-超声波数据库中匹配与对应的超声波检测设备;
信号记录模块,用于基于所述超声波检测设备对对应目标位置进行第一检测,并记录第一检测过程的发送检测时间点、到达对应目标位置的检测时间点、对应目标位置的反射时间点以及不同时间点下的超声波信号;
第一比较模块,用于基于记录结果中每个时间点下的信号谐波分量,向对应时间点下的信号配置权重,并构建对应目标位置的第一检测图,并与对应目标位置的预期检测图进行比较,确定第一差异图;
腐蚀因子确定模块,用于采用所述超声波检测设备对对应目标位置进行第二检测,得到第二检测图,同时,获取所述第一检测与第二检测的检测时差,并按照石油腐蚀规律确定所述检测时差的允许腐蚀因子;
第二比较模块,用于将所述第二检测图与预期检测图进行比较,得到第二差异图;
匹配判断模块,用于基于所述第一差异图以及第二差异图的差异序列,并基于序列分析模型,确定所述差异序列的差异因子,并判断所述差异因子是否与所述允许腐蚀因子匹配;
若匹配,判定所述超声波检测设备完好;
否则,判定所述超声波检测设备出现故障;
指标提取模块,用于将所述第一差异图与第二差异图进行层布局处理,提取所述第一差异图基于第二差异图的第一差异指标以及所述第二差异图基于第一差异图的第二差异指标;
个数确定模块,用于标定第一差异图与第二差异图中的谷点以及峰点,并确定第一差异图与第二差异图的谷点相等的第一个数以及第一差异图与第二差异图的峰点相等的第二个数,且还获取所述第一差异图的剩余谷点的第三个数、剩余峰点的第四个数以及所述第二差异图的剩余谷点的第五个数、剩余峰点的第六个数;
数据构建模块,用于基于所述第一差异、第二差异图中各谷点的位置以及对应的谷点个数,构建谷点对比数组,同时,基于所述第一差异、第二差异图中各峰点的位置以及对应的峰点个数,构建峰点对比数组;
设备校正模块,用于基于超声波工作标准,并按照第一差异指标、第二差异指标、谷点对比数组以及峰点对比数组,获取设备校正策略,并按照所述设备校正策略对所述超声波检测设备进行校正,并继续对对应目标位置进行检测。
优选的,一种石油管道安全的智能监控系统,还包括:
位置设置模块,用于向所述石油管道设置等间距的初始监控位置;
凹凸性判断模块,用于分别获取每个初始监控位置的内壁图像并进行图像预分析,判断所述内壁图上的凹凸性;
当所述凹凸性不满足光滑标准时,将对应初始监控位置所处子管道的两端位置作为目标位置;
否则,当所述凹凸性满足光滑标准时,判定对应的初始监控位置为目标位置。
优选的,所述流量监控模块,包括:
监控单元,用于根据合格的超声波检测设备对目标位置进行第一监控,同时,根据声音检测设备对目标位置进行第二监控;
信号处理单元,用于对第一监控信号以及第二监控信号进行去噪处理,并进行信号叠加,获取平均信号,并作为实时流量数据。
优选的,所述数据分析模块,包括:
数据接收单元,用于接收来自所述流量监控模块的实时流量数据,并根据监控时间戳,生成流量-时间图像;
范围确定单元,用于根据流量-时间图像,确定对应目标位置的当下流量范围;
数据比较单元,用于根据所述当下流量范围确定不同目标位置的流量差异范围,并与对应标准差异范围进行比较:
当所有流量差异范围在对应标准差异范围内,判定对应石油管道无泄漏,并将每个目标位置的当下流量范围作为基准范围进行继续监测,当存在超范围情况时,判定对应的目标位置为异常位置,对应石油管道存在泄漏现象。
优选的,所述区间确定模块,包括:
波动模型构建单元,用于获取所有异常位置的流量波动曲线,利用流量波动曲线构建波动模型,同时,确定所述异常位置在石油管道上的所处位置,且获取当所述所处位置被认定为正常状态时的原本波动误差,来对所述波动模型进行补偿;
匹配单元,选取各个流量波动曲线中的峰值点,并基于补偿后的波动模型确定每个流量波动曲线中对应峰值点的权重,进而确定每个峰值点与对应异常位置的映射关系;
第一确定单元,获取所有映射关系中映射趋势相同的第一异常位置,同时,根据所述映射关系,筛选变化趋势最大的第二异常位置,构建第一趋势分布;
第二确定单元,对所述第一趋势分布中趋势变化波动在预设小波动范围内的第二异常位置进行剔除,得到第三异常位置,构建第二趋势分布;
判断单元,用于对所述第三异常位置与可能泄漏点的相对位置进行判断;
其中,x为所述第三异常位置的正常流量波动;
位置关系确定单元,用于根据判断结果,确定每个第三异常位置与对应可能泄漏点的位置关系;
一致标准判断单元,用于分别确定相邻第三异常位置的位置关系组合,判断是否满足一致标准;
提取单元,用于提取满足一致标准的位置关系组合,将对应的首位置与末位置作为对应异常位置的泄露区间。
优选的,所述位置确定模块,包括:
温度测量单元,用于基于设置在所述泄漏区间两端的温度传感器对石油管道内部的石油温度进行测量;根据温度测量结果,计算压力波在石油管道传播的速度 v1:
其中,F1表示针对泄漏区间的首位置的管道约束效应系数;h1表示与首位置相关的管道修正系数;表示首位置对应的流量波动趋势变化情况;表示末位置对应的流量波动趋势变化情况;F2表示针对泄漏区间的末位置的管道约束效应系数;h2表示与末位置相关的管道修正系数;T(t1)表示基于首位置测量的温度结果t1确定对应石油体积弹性系数;T(t2)表示基于末位置测量的温度结果t2确定对应石油体积弹性系数;表示基于首位置测量的温度结果t1确定对应石油的密度;表示基于末位置测量的温度结果t2确定对应石油的密度;E为管材的弹性模量;D1表示首位置管道的直径;D2表示首位置管道的直径;表示首位置第i1个选定点管壁的厚度;表示末位置第j1个选定点管壁的厚度;n1表示选定点的个数;
压力测量单元,用于控制设置在所述泄漏区间两端的压力传感器同时开启,获取首位置的压力传感器接收到压力信号的第一时间以及末位置的压力传感器接收到压力信号的第二时间;
其中,表示第一时间;表示第二时间;表示基于上游石油速度V01、上游压力波传输阻碍y01对第一时间的修正函数,取值范围为表示基于下游石油速度v02、下游压力波传输阻碍y02对第二时间的修正函数,取值范围为表示压力波信号传递到首末位置的时间差;
优选的,所述位置确定模块,还包括:
泄漏位置监测单元,用于在确定出泄漏位置点之后,获取对应泄漏位置点的外观图像;
泄漏点评估单元,用于对所述外观图像进行分析,确定泄漏口的大小;
报警单元,基于泄漏位置点以及泄漏口的大小,确定报警等级,并进行安全报警。
本发明提供一种石油管道安全的智能监控方法,包括:
步骤1:对石油管道目标位置的流量进行监控;
步骤2:根据实时流量数据生成目标位置流量-时间图像,确定有无异常位置;
步骤3:根据所述异常位置的实际流量波动与标准流量波动的比值,确定基于所述异常位置的泄露区间;
步骤4:控制所述泄漏区间的两端预先设置的压力传感器以及温度传感器进行测量,并根据测量结果对所述泄漏区间进行漏点预分析,测算所述石油管道上的漏点位置,同时,进行安全提醒。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明实施例中一种石油管道安全的智能监控系统的结构图;
图2为本发明实施例中一种石油管道安全的智能监控方法的步骤图;
图3为本发明实施例中石油管道横截面位置点对应的传感器设置图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1
本发明提供一种石油管道安全的智能监控系统,如图1所示,包括:
流量监控模块,用于对石油管道目标位置的流量进行监控;
数据分析模块,用于根据实时流量数据生成目标位置流量-时间图像,确定有无异常位置;
区间确定模块,用于根据所述异常位置的实际流量波动与标准流量波动的比值,确定基于所述异常位置的泄漏区间;
位置确定模块,用于控制所述泄漏区间的两端预先设置的压力传感器以及温度传感器进行测量,并根据测量结果对所述泄漏区间进行漏点预分析,测算所述石油管道上的漏点位置,同时,进行安全提醒。
该实施例中,目标位置的选取是多个的,具体选取标准之后介绍;石油管道的流量监控使用超声波检测设备和声音检测设备进行检测,不需要在石油管道内部进行安装,更加便捷。
该实施例中,石油管道上下游位置流量因石油管道本身腐蚀、环境等因素的影响存在差异,以此差异为基准,确定有无超出标准范围的情况,进而确定有无异常位置。
该实施例中,石油管道出现泄漏情况,泄漏点上下游的流量变化是不同的,以异常位置实际流量波动与标准流量波动的比值确定变化趋势,进而确定泄漏区间,为下一步寻找泄漏点做准备。
该实施例中,石油管道出现泄漏,泄漏点会产生一定速度的负压力波,其波速受温度的影响。根据压力传感器测量数据得出负压力波到达泄露区间两端的时间差,再由温度传感器测量的数据得出负压力波的波速,便可测算出泄漏点的具体位置,再进行泄漏点大小的分析,根据泄漏点的位置和大小确定报警等级。
该实施例中,在泄漏区间的两端设置压力传感器以及温度传感器进行测量具体指的是:
当确定出泄露区间之后,通过控制泄漏区间的两端分别设置的压力传感器对石油管道内部的液体波动压力进行测量,通过控制泄漏区间的两端分别设置的温度传感器对石油管道内部石油温度进行测量。
具体的,石油管道上每个横向位置点都依次设置有一组压力传感器和温度传感器,当确定出存在的泄漏区域时,控制该两端对应位置处的压力传感器和温度传感器工作,分别采集石油管道内部的液体波动压力以及石油管道内部的石油温度。
具体如图3所示,为石油管道的给横向截面图,且按照一定的安装规律(位置1设置一组、位置2设置一组、位置3设置一组等,以石油管道的的圆周长为基础,按照一定圆周间隔进行设置),进而来实现横向位置点对温度传感器以及压力传感器的设置;
在确定出泄漏区间之后,确定该区间两端所对应的设置压力传感器以及温度传感器的位置点,来控制该位置点的温度传感器以及压力传感器工作。
上述技术方案的有益效果是:通过确定流量-时间图像,来初步确定异常位置,进而根据比值确定区间以及根据测量结果对区间上的漏点位置进行确定,实现对泄漏位置的及时确定,间接提高对石油管道的补救效率,避免管道泄漏带来的危害。
实施例2
本发明提供的一种石油管道安全的智能监控系统,还包括:
设备匹配模块,用于对石油管道目标位置的流量进行监控之前,基于所述石油管道布置图,确定所述目标位置的管道类型,并从类型-超声波数据库中匹配与对应的超声波检测设备;
信号记录模块,用于基于所述超声波检测设备对对应目标位置进行第一检测,并记录第一检测过程的发送检测时间点、到达对应目标位置的检测时间点、对应目标位置的反射时间点以及不同时间点下的超声波信号;
第一比较模块,用于基于记录结果中每个时间点下的信号谐波分量,向对应时间点下的信号配置权重,并构建对应目标位置的第一检测图,并与对应目标位置的预期检测图进行比较,确定第一差异图;
腐蚀因子确定模块,用于采用所述超声波检测设备对对应目标位置进行第二检测,得到第二检测图,同时,获取所述第一检测与第二检测的检测时差,并按照石油腐蚀规律确定所述检测时差的允许腐蚀因子;
第二比较模块,用于将所述第二检测图与预期检测图进行比较,得到第二差异图;
匹配判断模块,用于基于所述第一差异图以及第二差异图的差异序列,并基于序列分析模型,确定所述差异序列的差异因子,并判断所述差异因子是否与所述允许腐蚀因子匹配;
若匹配,判定所述超声波检测设备完好;
否则,判定所述超声波检测设备出现故障;
指标提取模块,用于将所述第一差异图与第二差异图进行层布局处理,提取所述第一差异图基于第二差异图的第一差异指标以及所述第二差异图基于第一差异图的第二差异指标;
个数确定模块,用于标定第一差异图与第二差异图中的谷点以及峰点,并确定第一差异图与第二差异图的谷点相等的第一个数以及第一差异图与第二差异图的峰点相等的第二个数,且还获取所述第一差异图的剩余谷点的第三个数、剩余峰点的第四个数以及所述第二差异图的剩余谷点的第五个数、剩余峰点的第六个数;
数据构建模块,用于基于所述第一差异、第二差异图中各谷点的位置以及对应的谷点个数,构建谷点对比数组,同时,基于所述第一差异、第二差异图中各峰点的位置以及对应的峰点个数,构建峰点对比数组;
设备校正模块,用于基于超声波工作标准,并按照第一差异指标、第二差异指标、谷点对比数组以及峰点对比数组,获取设备校正策略,并按照所述设备校正策略对所述超声波检测设备进行校正,并继续对对应目标位置进行检测。
该实施例中,类型-超声波数据库是预先设置好的,且不同类型的石油管道对应所需要的超声波检测设备是不一样的。
石油管道有碳素钢管和耐油胶管两种,比如,在对碳素钢管的石油管道进行测量时,采用超声波设备1,在对耐油胶管的石油管道进行测量时,采用超声波设备2,此时,碳素钢管-超声波设备1,耐油胶管-超声波设备2,此时,就可以提前构成类型-超声波数据库,在后续确定石油管道类型之后,可以直接从该数据库中匹配到对应的超声波设备。
该实施例中,石油管道类型不同所需超声波检测设备不同,需要进行一个匹配,检测并获取石油管道在不同时间点反馈的超声波信号。
该实施例中,目标位置的预期检测图为目标位置处于无腐蚀情况下的由正常超声波设备进行测量得到的图像,第一差异图指的是超声波检测设备检测的目标位置管道第一检测图和目标位置管道的标准图像的差异。
该实施例中,使用超声波检测设备再次检测目标位置管道,得到第二检测图,允许腐蚀因子是基于预先设置好的腐蚀规律以及确定的时差来确定的。
该实施例中,第二差异图是第二检测图与所述目标位置管道的标准图像的差异。
该实施例中,若所述超声波检测设备完好,根据所述第一差异图和所述第二差异图所确定的差异因子与所述腐蚀因子匹配,且序列分析模型是预先训练好的,主要是为了根据序列确定差异,方便后续进行匹配。
该实施例中,所述第一差异指标指的是以所述第二差异图为蓝本,所述第一差异图与所述第二差异图的差异数据;所述第二差异指标指的是以所述第一差异图为蓝本,所述第二差异图与所述第一差异图的差异数据。
该实施例中,获取谷点和峰点个数用于构建谷点、峰点对比数组。
该实施例中,获取谷点、峰点对比数组用于获取设备校正策略。
该实施例中,设备校正策略指的是超声波入射角度、入射高度等超声波入射位置参数。
该实施例中,层布局处理指的是将两个图按照上下层同位置放置进行比较,确定彼此的差异指标,且差异指标是基于超声信号对应图的差异来确定的,与信号强度以及信号分布等有关。
上述技术方案的有益效果是:通过对石油管道的二次测量,得出差异因子和允许腐蚀因子,提供了一种检测超声波检测设备是否完好的方法,并基于此提供了一种对故障超声波检测设备进行校正的方法,有效的提高了超声波检测设备后续测量流量的可靠性。
实施例3
本发明提供一种石油管道安全的智能监控系统,还包括:
位置设置模块,用于向所述石油管道设置等间距的初始监控位置;
凹凸性判断模块,用于分别获取每个初始监控位置的内壁图像并进行图像预分析,判断所述内壁图上的凹凸性;
当所述凹凸性不满足光滑标准时,将对应初始监控位置所处子管道的两端位置作为目标位置;
否则,当所述凹凸性满足光滑标准时,判定对应的初始监控位置为目标位置。
该实施例中,初始监控位置的布置可以根据所监测的石油管道的长度进行设置,如石油管道全长50公里,可以等间距的分成10等份,每隔5公里设置一处监控位置。
该实施例中,对于初始监控位置需要满足超声波检测设备的使用条件,故需对初始监控位置进行筛选。物理位置的筛选,如水平管道,远离阀门等。再即是管道内壁是否光滑,使用超声波检测设备进行检测。
该实施例中,当初始监控位置不满足光滑标准时,择其所处子管道两端进行检测作为目标位置;若符合即留作目标位置。
上述技术方案的有益效果是:对石油管道多处设置监控点,能有效快速的对石油管道泄漏做出反应,并且划分成多个区域,有利于提升泄漏点测算的准确性。
实施例4
基于实施例1的基础上,流量监控模块,包括:
监控单元,用于根据合格的超声波检测设备对目标位置进行第一监控,同时,根据声音检测设备对目标位置进行第二监控;
信号处理单元,用于对第一监控信号以及第二监控信号进行去噪处理,并进行信号叠加,获取平均信号,并作为实时流量数据。
该实施例中,不仅使用超声波检测设备对于目标位置流量进行第一监控,而且使用声音检测设备对目标位置流量进行第二监控。
该实施例中,将第一监控数据和第二监控数据进行信号叠加,获取平均信号,能有效的减小单一测量带来的误差。
上述技术方案的有益效果是:采用两种流量监控方式进行监测,若其中一种测量器件出现故障,能及时发现,且能有效的减小单一测量带来的误差。
实施例5
基于实施例1的基础上,数据分析模块,包括:
数据接收单元,用于接收来自所述流量监控模块的实时流量数据,并根据监控时间戳,生成流量-时间图像;
范围确定单元,用于根据流量-时间图像,确定对应目标位置的当下流量范围;
数据比较单元,用于根据所述当下流量范围确定不同目标位置的流量差异范围,并与对应标准差异范围进行比较:
当所有流量差异范围在对应标准差异范围内,判定对应石油管道无泄漏,并将每个目标位置的当下流量范围作为基准范围进行继续监测,当存在超范围情况时,判定对应的目标位置为异常位置,对应石油管道存在泄漏现象。
该实施例中,不同的目标位置分别生成属于自己的流量-时间图像。
该实施例中,根据流量波动的最大值和最小值确定对应目标位置当下的流量范围。
该实施例中,根据上下游的位置比较不同目标位置的流量差异,确定其流量差异的范围,再与对应的标准差异范围进行比较。
上述技术方案的有益效果是:将目标位置的流量数据生成流量-时间图像,更加直观,方便比较。不同目标位置进行差异范围的比较,多重标准,能有效的避免误报的情况。
实施例6
基于实施例1,所述区间确定模块,包括:
波动模型构建单元,用于获取所有异常位置的流量波动曲线,利用流量波动曲线构建波动模型,同时,确定所述异常位置在石油管道上的所处位置,且获取当所述所处位置被认定为正常状态时的原本波动误差,来对所述波动模型进行补偿;
匹配单元,选取各个流量波动曲线中的峰值点,并基于补偿后的波动模型确定每个流量波动曲线中对应峰值点的权重,进而确定每个峰值点与对应异常位置的映射关系;
第一确定单元,获取所有映射关系中映射趋势相同的第一异常位置,同时,根据所述映射关系,筛选变化趋势最大的第二异常位置,构建第一趋势分布;
第二确定单元,对所述第一趋势分布中趋势变化波动在预设小波动范围内的第二异常位置进行剔除,得到第三异常位置,构建第二趋势分布;
判断单元,用于对所述第三异常位置与可能泄漏点的相对位置进行判断;
其中,x为所述第三异常位置的正常流量波动;
位置关系确定单元,用于根据判断结果,确定每个第三异常位置与对应可能泄漏点的位置关系;
一致标准判断单元,用于分别确定相邻第三异常位置的位置关系组合,判断是否满足一致标准;
提取单元,用于提取满足一致标准的位置关系组合,将对应的首位置与末位置作为对应异常位置的泄露区间。
该实施例中,流量波动曲线指的是获取该异常位置在某个时间段的实时流量,来得到该时间段所对应的流量波动曲线;流量波动模型指的是根据所有异常位置的流量波动曲线,按照其相关性进行权重的叠加,并根据所处位置进行补偿,并根据异常位置所处于石油管道的原本位置处于正常状态(石油管道不存在泄漏)下的波动误差,按照该波动误差对模型进行误差补偿,且误差补偿方式可以采用神经网络法进行补偿。
该实施例中,权重指的是对应峰值点在波动模型的构建中的重要性,每个峰值点与异常位置是一一对应的关系。
该实施例中,映射趋势指的是峰值点变化的趋势,从峰值点变化趋势相同的第一异常位置中筛选处变化趋势最大的第二异常位置,以变化大小为序构建第一趋势分布。
该实施例中,预设小波动范围指的是峰值点变化波动小于2倍。
该实施例中,计算第三异常位置的流量波动。
该实施例中,第三异常位置的流量波动与其正常流量波动比值为正说明流量变化为增加趋势,根据石油管道泄漏上游石油流量增加判断所述第三异常位置位于所述可能泄漏点的上游;第三异常位置的流量波动与其正常流量波动比值为负说明流量变化为减少趋势,根据石油管道泄漏下游石油流量减少判断所述第三异常位置位于所述可能泄漏点的下游;将相邻的第三异常位置进行组合,其满足一个第三异常位置位于泄漏点的上游,一个第三异常位置位于泄漏点的下游,则将其提取作为泄漏区间的首末位置。
上述技术方案的有益效果是:通过构建波动模型,确定峰值点和异常位置的映射关系,确定趋势分布,进而筛选异常位置,得出相应的泄漏区间。相较于全段管道计算泄漏点位置,为计算泄漏点位置做了准备,有效的提高了泄漏点位置计算的准确性。
实施例7
基于实施例1,所述位置确定模块,包括:
温度测量单元,用于基于设置在所述泄漏区间两端的温度传感器对石油管道内部的石油温度进行测量;
根据温度测量结果,计算压力波在石油管道传播的速度v1:
其中,F1表示针对泄漏区间的首位置的管道约束效应系数;h1表示与首位置相关的管道修正系数;表示首位置对应的流量波动趋势变化情况;表示末位置对应的流量波动趋势变化情况;F2表示针对泄漏区间的末位置的管道约束效应系数;h2表示与末位置相关的管道修正系数;T1(t1)表示基于首位置测量的温度结果t1确定对应石油体积弹性系数;T2(t2)表示基于末位置测量的温度结果t2确定对应石油体积弹性系数;表示基于首位置测量的温度结果t1确定对应石油的密度;表示基于末位置测量的温度结果t2确定对应石油的密度;E为管材的弹性模量;D1表示首位置管道的直径;D2表示首位置管道的直径;表示首位置第i1个选定点管壁的厚度;表示末位置第j1个选定点管壁的厚度;n1表示选定点的个数;
其中,t01表示第一时间; t02表示第二时间; δ1(v01,y01) 表示基于上游石油速度V01、上游压力波传输阻碍y01对第一时间的修正函数,取值范围为[1, 1. 2]; δ2(v02,y02) 表示基于下游石油速度v02、下游压力波传输阻碍y02对第二时间的修正函数,取值范围为表示压力波信号传递到首末位置的时间差;泄漏位置点确定单元,用于基于压力波在石油管道传播的速度v1与压力波信号传递到首末位置的时间差,确定所述泄漏区间中的泄露位置点。
该实施例中,目标位置还设有温度和压力传感器,基于此温度传感器分别测量泄漏区间两端内部的石油温度。
上述技术方案的有益效果是:采取负压波法计算泄漏点的具体位置,对压力波的传播速度公式和压力波传播到泄漏区间两端的时间差公式进行修正,得出更为精确的数据,可以更精准的计算出泄漏点的位置。
实施例8
基于实施例7,所述位置确定模块,还包括:
泄漏位置监测单元,用于在确定出泄漏位置点之后,获取对应泄漏位置点的外观图像;
泄漏点评估单元,用于对所述外观图像进行分析,确定泄漏口的大小;
报警单元,基于泄漏位置点以及泄漏口的大小,确定报警等级,并进行安全报警。
该实施例中,计算处泄漏位置时,派出无人机进行外观图像的获取。
该实施例中,根据图像比例关系,确定泄漏口的大小。
该实施例中,报警方式多样,如显示屏幕警报显示、鸣笛报警等。
上述技术方案的有益效果是:结合无人机进行泄露口大小的评估,根据报警等级进行相应报警,相较单纯的泄漏报警,更加的准确,给泄漏弥补工作以很大的便利。
实施例9
本发明提供一种石油管道安全的智能监控方法,如图2所示,包括:
步骤1:对石油管道目标位置的流量进行监控;
步骤2:根据实时流量数据生成目标位置流量-时间图像,确定有无异常位置;
步骤3:根据所述异常位置的实际流量波动与标准流量波动的比值,确定基于所述异常位置的泄露区间;
步骤4:控制所述泄漏区间的两端预先设置的压力传感器以及温度传感器进行测量,并根据测量结果对所述泄漏区间进行漏点预分析,测算所述石油管道上的漏点位置,同时,进行安全提醒。
上述技术方案的有益效果是:通过确定流量-时间图像,来初步确定异常位置,进而根据比值确定区间以及根据测量结果对区间上的漏点位置进行确定,实现对泄漏位置的精准测算,间接提高对石油管道的补救效率。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种石油管道安全的智能监控系统,其特征在于,包括:
流量监控模块,用于对石油管道目标位置的流量进行监控;
数据分析模块,用于根据实时流量数据生成目标位置流量-时间图像,确定有无异常位置;
区间确定模块,用于根据所述异常位置的实际流量波动与标准流量波动的比值,确定基于所述异常位置的泄漏区间;
位置确定模块,用于控制所述泄漏区间的两端预先设置的压力传感器以及温度传感器进行测量,并根据测量结果对所述泄漏区间进行漏点预分析,测算所述石油管道上的漏点位置,同时,进行安全提醒。
2.如权利要求1所述的一种石油管道安全的智能监控系统,其特征在于,
还包括:
设备匹配模块,用于对石油管道目标位置的流量进行监控之前,基于所述石油管道布置图,确定所述目标位置的管道类型,并从类型-超声波数据库中匹配与对应的超声波检测设备;
信号记录模块,用于基于所述超声波检测设备对对应目标位置进行第一检测,并记录第一检测过程的发送检测时间点、到达对应目标位置的检测时间点、对应目标位置的反射时间点以及不同时间点下的超声波信号;
第一比较模块,用于基于记录结果中每个时间点下的信号谐波分量,向对应时间点下的信号配置权重,并构建对应目标位置的第一检测图,并与对应目标位置的预期检测图进行比较,确定第一差异图;
腐蚀因子确定模块,用于采用所述超声波检测设备对对应目标位置进行第二检测,得到第二检测图,同时,获取所述第一检测与第二检测的检测时差,并按照石油腐蚀规律确定所述检测时差的允许腐蚀因子;
第二比较模块,用于将所述第二检测图与预期检测图进行比较,得到第二差异图;
匹配判断模块,用于基于所述第一差异图以及第二差异图的差异序列,并基于序列分析模型,确定所述差异序列的差异因子,并判断所述差异因子是否与所述允许腐蚀因子匹配;
若匹配,判定所述超声波检测设备完好;
否则,判定所述超声波检测设备出现故障;
指标提取模块,用于将所述第一差异图与第二差异图进行层布局处理,提取所述第一差异图基于第二差异图的第一差异指标以及所述第二差异图基于第一差异图的第二差异指标;
个数确定模块,用于标定第一差异图与第二差异图中的谷点以及峰点,并确定第一差异图与第二差异图的谷点相等的第一个数以及第一差异图与第二差异图的峰点相等的第二个数,且还获取所述第一差异图的剩余谷点的第三个数、剩余峰点的第四个数以及所述第二差异图的剩余谷点的第五个数、剩余峰点的第六个数;
数据构建模块,用于基于所述第一差异、第二差异图中各谷点的位置以及对应的谷点个数,构建谷点对比数组,同时,基于所述第一差异、第二差异图中各峰点的位置以及对应的峰点个数,构建峰点对比数组;
设备校正模块,用于基于超声波工作标准,并按照第一差异指标、第二差异指标、谷点对比数组以及峰点对比数组,获取设备校正策略,并按照所述设备校正策略对所述超声波检测设备进行校正,并继续对对应目标位置进行检测。
3.如权利要求1所述的一种石油管道安全的智能监控系统,其特征在于,还包括:
位置设置模块,用于向所述石油管道设置等间距的初始监控位置;
凹凸性判断模块,用于分别获取每个初始监控位置的内壁图像并进行图像预分析,判断所述内壁图上的凹凸性;
当所述凹凸性不满足光滑标准时,将对应初始监控位置所处子管道的两端位置作为目标位置;
否则,当所述凹凸性满足光滑标准时,判定对应的初始监控位置为目标位置。
4.如权利要求1所述的一种石油管道安全的智能监控系统,其特征在于,所述流量监控模块,包括:
监控单元,用于根据合格的超声波检测设备对目标位置进行第一监控,同时,根据声音检测设备对目标位置进行第二监控;
信号处理单元,用于对第一监控信号以及第二监控信号进行去噪处理,并进行信号叠加,获取平均信号,并作为实时流量数据。
5.如权利要求1所述的一种石油管道安全的智能监控系统,其特征在于,所述数据分析模块,包括:
数据接收单元,用于接收来自所述流量监控模块的实时流量数据,并根据监控时间戳,生成流量-时间图像;
范围确定单元,用于根据流量-时间图像,确定对应目标位置的当下流量范围;
数据比较单元,用于根据所述当下流量范围确定不同目标位置的流量差异范围,并与对应标准差异范围进行比较:
当所有流量差异范围在对应标准差异范围内,判定对应石油管道无泄漏,并将每个目标位置的当下流量范围作为基准范围进行继续监测,当存在超范围情况时,判定对应的目标位置为异常位置,对应石油管道存在泄漏现象。
6.如权利要求1所述的一种石油管道安全的智能监控系统,其特征在于,所述区间确定模块,包括:
波动模型构建单元,用于获取所有异常位置的流量波动曲线,利用流量波动曲线构建波动模型,同时,确定所述异常位置在石油管道上的所处位置,且获取当所述所处位置被认定为正常状态时的原本波动误差,来对所述波动模型进行补偿;
匹配单元,选取各个流量波动曲线中的峰值点,并基于补偿后的波动模型确定每个流量波动曲线中对应峰值点的权重,进而确定每个峰值点与对应异常位置的映射关系;
第一确定单元,获取所有映射关系中映射趋势相同的第一异常位置,同时,根据所述映射关系,筛选变化趋势最大的第二异常位置,构建第一趋势分布;
第二确定单元,对所述第一趋势分布中趋势变化波动在预设小波动范围内的第二异常位置进行剔除,得到第三异常位置,构建第二趋势分布;
判断单元,用于对所述第三异常位置与可能泄漏点的相对位置进行判断;
其中,x为所述第三异常位置的正常流量波动;
位置关系确定单元,用于根据判断结果,确定每个第三异常位置与对应可能泄漏点的位置关系;
一致标准判断单元,用于分别确定相邻第三异常位置的位置关系组合,判断是否满足一致标准;
提取单元,用于提取满足一致标准的位置关系组合,将对应的首位置与末位置作为对应异常位置的泄露区间。
7.如权利要求1所述的一种石油管道安全的智能监控系统,其特征在于,
所述位置确定模块,包括:
温度测量单元,用于基于设置在所述泄漏区间两端的温度传感器对石油管道内部的石油温度进行测量;
根据温度测量结果,计算压力波在石油管道传播的速度v1:
其中,F1表示针对泄漏区间的首位置的管道约束效应系数;h1表示与首位置相关的管道修正系数;表示首位置对应的流量波动趋势变化情况;表示末位置对应的流量波动趋势变化情况;F2表示针对泄漏区间的末位置的管道约束效应系数;h2表示与末位置相关的管道修正系数;T1(t1)表示基于首位置测量的温度结果t1确定对应石油体积弹性系数;T2(t2)表示基于末位置测量的温度结果t2确定对应石油体积弹性系数;表示基于首位置测量的温度结果t1确定对应石油的密度;表示基于末位置测量的温度结果t2确定对应石油的密度;E为管材的弹性模量;D1表示首位置管道的直径;D2表示首位置管道的直径;表示首位置第i1个选定点管壁的厚度;表示末位置第j1个选定点管壁的厚度;n1表示选定点的个数;
压力测量单元,用于控制设置在所述泄漏区间两端的压力传感器同时开启,获取首位置的压力传感器接收到压力信号的第一时间以及末位置的压力传感器接收到压力信号的第二时间;
其中,表示第一时间;表示第二时间;表示基于上游石油速度V01、上游压力波传输阻碍y01对第一时间的修正函数,取值范围为表示基于下游石油速度v02、下游压力波传输阻碍y02对第二时间的修正函数,取值范围为表示压力波信号传递到首末位置的时间差;
8.如权利要求1所述的一种石油管道安全的智能监控系统,其特征在于,所述位置确定模块,还包括:
泄漏位置监测单元,用于在确定出泄漏位置点之后,获取对应泄漏位置点的外观图像;
泄漏点评估单元,用于对所述外观图像进行分析,确定泄漏口的大小;
报警单元,基于泄漏位置点以及泄漏口的大小,确定报警等级,并进行安全报警。
9.一种石油管道安全的智能监控方法,其特征在于,包括:
步骤1:对石油管道目标位置的流量进行监控;
步骤2:根据实时流量数据生成目标位置流量-时间图像,确定有无异常位置;
步骤3:根据所述异常位置的实际流量波动与标准流量波动的比值,确定基于所述异常位置的泄露区间;
步骤4:控制所述泄漏区间的两端预先设置的压力传感器以及温度传感器进行测量,并根据测量结果对所述泄漏区间进行漏点预分析,测算所述石油管道上的漏点位置,同时,进行安全提醒。
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CN (1) | CN115451347B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116257963A (zh) * | 2023-05-16 | 2023-06-13 | 华能济南黄台发电有限公司 | 一种发电厂管道状态参数确认方法及装置 |
CN116973051A (zh) * | 2023-09-22 | 2023-10-31 | 南通友善金属容器有限公司 | 一种用于混凝土搅拌的气缸密闭性检测预警方法及系统 |
CN117128777A (zh) * | 2023-10-20 | 2023-11-28 | 湘潭新大粉末冶金技术有限公司 | 一种真空脱蜡烧结多气氛炉内安全预警系统 |
CN117588692A (zh) * | 2024-01-18 | 2024-02-23 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于物联网的超声波流量计的泄漏检测方法、系统及设备 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5343737A (en) * | 1992-09-22 | 1994-09-06 | Joseph Baumoel | Method and apparatus for leak detection and pipeline temperature modelling method and apparatus |
CN1184931A (zh) * | 1996-12-11 | 1998-06-17 | 唐秀家 | 流体输送管道泄漏检测定位的方法及装置 |
CN1322914A (zh) * | 2001-05-25 | 2001-11-21 | 中国石化胜利油田有限公司胜利采油厂 | 输油管线泄漏报警及漏点定位系统 |
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 |
CN103939749A (zh) * | 2014-04-28 | 2014-07-23 | 东北大学 | 基于大数据的输油管网泄漏智能自适应监控系统及方法 |
CN105987284A (zh) * | 2015-01-27 | 2016-10-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 管道泄漏监测方法及装置 |
CN108984873A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-12-11 | 武汉新烽光电股份有限公司 | 供水管网实时漏损检测方法、设备、系统及存储介质 |
CN109325692A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-02-12 | 清华大学合肥公共安全研究院 | 水管网的数据实时分析方法及装置 |
CN109469834A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-03-15 | 中国石油大学(北京) | 一种液体管道泄漏检测方法、装置及系统 |
CN114623281A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-06-14 | 哈尔滨圣昌科技开发有限公司 | 一种管线预测分析报警系统及其使用方法 |
-
2022
- 2022-08-05 CN CN202210937827.XA patent/CN115451347B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5343737A (en) * | 1992-09-22 | 1994-09-06 | Joseph Baumoel | Method and apparatus for leak detection and pipeline temperature modelling method and apparatus |
CN1184931A (zh) * | 1996-12-11 | 1998-06-17 | 唐秀家 | 流体输送管道泄漏检测定位的方法及装置 |
CN1322914A (zh) * | 2001-05-25 | 2001-11-21 | 中国石化胜利油田有限公司胜利采油厂 | 输油管线泄漏报警及漏点定位系统 |
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 |
CN103939749A (zh) * | 2014-04-28 | 2014-07-23 | 东北大学 | 基于大数据的输油管网泄漏智能自适应监控系统及方法 |
CN105987284A (zh) * | 2015-01-27 | 2016-10-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 管道泄漏监测方法及装置 |
CN108984873A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-12-11 | 武汉新烽光电股份有限公司 | 供水管网实时漏损检测方法、设备、系统及存储介质 |
CN109325692A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-02-12 | 清华大学合肥公共安全研究院 | 水管网的数据实时分析方法及装置 |
CN109469834A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-03-15 | 中国石油大学(北京) | 一种液体管道泄漏检测方法、装置及系统 |
CN114623281A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-06-14 | 哈尔滨圣昌科技开发有限公司 | 一种管线预测分析报警系统及其使用方法 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116257963A (zh) * | 2023-05-16 | 2023-06-13 | 华能济南黄台发电有限公司 | 一种发电厂管道状态参数确认方法及装置 |
CN116257963B (zh) * | 2023-05-16 | 2023-07-25 | 华能济南黄台发电有限公司 | 一种发电厂管道状态参数确认方法及装置 |
CN116973051A (zh) * | 2023-09-22 | 2023-10-31 | 南通友善金属容器有限公司 | 一种用于混凝土搅拌的气缸密闭性检测预警方法及系统 |
CN117128777A (zh) * | 2023-10-20 | 2023-11-28 | 湘潭新大粉末冶金技术有限公司 | 一种真空脱蜡烧结多气氛炉内安全预警系统 |
CN117128777B (zh) * | 2023-10-20 | 2024-01-19 | 湘潭新大粉末冶金技术有限公司 | 一种真空脱蜡烧结多气氛炉内安全预警系统 |
CN117588692A (zh) * | 2024-01-18 | 2024-02-23 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于物联网的超声波流量计的泄漏检测方法、系统及设备 |
CN117588692B (zh) * | 2024-01-18 | 2024-03-22 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于物联网的超声波流量计的泄漏检测方法、系统及设备 |
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Publication number | Publication date |
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