CN116562186B - 基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法与系统 - Google Patents

基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法与系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于模拟方法优化、水下溯源技术领域，公开了基于模拟‑优化的水下输气管道泄漏参数反演方法与系统，包括：基于水下气泡羽流运动耦合模型和水下气泡羽流光学图像，建立水下气泡羽流扩散数值模拟模型；基于BP神经网络对所述数值模拟模型进行优化，得到水下气泡羽流扩散优化替代模型；对所述优化替代模型进行求解，得到水下气泡羽流的速度参数和半径参数。本发明根据水下气体扩散规律和水下气泡羽流光学图像中反应出的扩散状态，构建所述数值模拟模型，基于BP神经网络设计水下所述优化替代模型，有效减轻函数调用过程中的计算负荷，最后通过求解所述优化替代模型，精准反演泄漏源关键参数，实现了水下输气管道泄漏参数精准模拟。

Description

基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法与系统
技术领域
本发明属于模拟方法优化、水下溯源技术领域，特别是涉及基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法与系统。
背景技术
气泡羽流作为气液两相流的一种，在工程实例中已有广泛的应用。从管道破损口泄漏的气体，夹带海水向上运动形成气泡羽流。气泡羽流具有不可避免、存活时间长、难以模仿等特点。由于湍流和管道压力的影响，羽流中气泡的密度、压缩率等参数与海水和其他类型水下气泡有明显不同。因此，在其瞬时光学图像中包含着丰富的流场空间结构及流动特征信息。
现有技术手段对泄漏源关键参数进行估算，由于气泡羽流光学图像中包含丰富的流场空间结构及流动特征信息，这就导致计算模型较为复杂，进行泄漏源参数反演时的计算量巨大，导致泄漏源溯源精度不足，泄漏参数获取困难。
发明内容
本发明的目的是提供基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法与系统，以解决上述现有技术存在的问题。
为实现上述目的，一方面，本发明提供了基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法，包括：
基于水下气泡羽流运动耦合模型和水下气泡羽流光学图像，建立水下气泡羽流扩散数值模拟模型；基于所述水下气泡羽流扩散数值模拟模型和BP神经网络，得到水下气泡羽流扩散优化替代模型；对所述水下气泡羽流扩散优化替代模型进行求解，得到水下气泡羽流的速度参数和半径参数。
进一步，所述水下气泡羽流扩散数值模拟模型包括气泡扩散速度模型和气泡半径模型。
进一步，所述气泡扩散速度模型为：
其中，v是气泡速度，V是流场环境下的波速，r是羽流中的气泡半径，γ1是常数，P是波浪场中的广义压力，t为当前时间，t0为初始时间，μ为水的粘度，Cd表示粒子在水中受到的拖曳力系数，Cd根据进行计算，其中，e为常数2.718。
进一步，所述气泡半径模型为：
其中，ρ是羽流中的气泡密度，N是通用气体常数与气体摩尔质量的比值，T是水温，σ是液体表面张力系数，P是波场中的广义压力，r是气泡半径，m为气泡质量。
进一步，所述水下气泡羽流扩散优化替代模型包括决策变量、目标函数、约束条件；
所述水下气泡羽流扩散优化替代模型为：
其中，z是目标函数，Rarea是监测区域内气泡半径的实际监测值，是监测区域中气泡半径的模拟值，AREA是监测区域的总数。
进一步，所述决策变量为水下输气管道泄漏气泡羽流中的气泡速度。
进一步，所述目标函数为每个水域中羽流光学图像中分析得到的实际监测气泡密度和模拟气泡密度值之间的差值函数的最小值。
进一步，所述约束条件为每个监测点的气泡速度符合速度模型，且羽流中包含的气泡半径在合理范围内；
所述约束条件为：
其中v是气泡粒子速度，ρ是监测区域内的水下气泡密度rmin和rmax是气泡半径的下限和上限，vmin和vmax是水下气泡运动速度的下限和上界。
另一方面，本发明提供了基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演系统，包括：
水下气泡羽流扩散数值模拟模型构造模块，用于基于水下相机拍摄的气泡羽流图像和水下气泡扩散规律构造水下气泡羽流扩散数值模拟模型；
水下气泡羽流扩散优化替代模型设计模块，用于基于BP神经网络和所述水下气泡羽流扩散数值模拟模型构建水下气泡羽流扩散优化替代模型；
优化替代模型求解模块，用于对所述水下气泡羽流扩散优化替代模型进行求解；
泄漏源关键参数反演模块，用于基于所述水下气泡羽流扩散优化替代模型的求解结果对泄漏源信息进行精准反演。
本发明的技术效果为：
本发明针对流场环境下管道气体泄漏溯源精度不足，泄漏参数获取困难的问题，通过分析水下气泡羽流光学图像和水下气体扩散规律，根据水下气体扩散规律和水下气泡羽流光学图像中反应出的扩散状态，构建水下气泡羽流扩散的数值模拟模型，基于BP神经网络设计水下气泡羽流扩散优化替代模型，有效减轻函数调用过程中的计算负荷，最后通过求解优化替代模型，反演泄漏源关键参数，实现了水下输气管道泄漏参数精准模拟。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例中的基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法流程图；
图2为本发明实施例中的BP神经网络神经网络模型结构图。
具体实施方式
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。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在气泡羽流瞬时光学图像中包含着丰富的流场空间结构及流动特征信息。基于水下气体扩散几何模型，气泡羽流从泄漏口扩散至水面的全周期尺度分布规律可被量化，从中降维解析得到泄漏源关键参数，可为流场环境下管道气体泄漏溯源提供精准定位线索。
本发明提出了基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法与系统。首先，构建了水下气泡羽流扩散数值模拟模型；然后，为了减少反演过程中的计算量，基于BP神经网络，设计水下气泡羽流扩散数值模拟模型的优化替代模型即水下气泡羽流扩散优化替代模型；最后，对水下气泡羽流扩散优化替代模型进行求解，得到泄漏源参数反演结果。
本发明的主要目的在于发明一种基于模拟-优化方法的水下输气管道泄漏溯源和参数模拟方法与系统，旨在解决流场环境下管道气体泄漏溯源精度不足，泄漏参数获取困难的问题。为全面估算水下输气管道泄漏信息提供了一种稳定有效的方法。
为了实现上述目的，本发明构造了一种基于模拟-优化方法的水下输气管道泄漏溯源和参数模拟方法，包括以下步骤：
1、构建水下气泡羽流扩散数值模拟模型。
将传质微分方程、气泡传热微分方程、速度微分方程和半径微分方程相结合，可以得到水下输气管道泄漏气泡羽流运动的耦合模型。由于从水下气泡羽流图像中准确获得气泡质量和气泡内部温度非常困难，根据气泡羽流估算结果，选择建立气泡羽流扩散速度模型和气泡半径模型作为水下气泡羽流扩散数值模拟模型。
2、设计水下气泡羽流扩散优化替代模型。
应用模拟-优化方法进行水下输气管道泄漏源参数反演，为了避免反演计算过程中多次调用水下气泡羽流扩散数值模拟模型，产生大量计算负担。设计基于BP神经网络的水下气泡羽流扩散优化替代模型，将调用水下气泡羽流扩散数值模拟模型改为调用水下气泡羽流扩散优化替代模型，可以避免大量复杂计算，从而提高计算效率并减少计算负担。
3、求解水下气泡羽流扩散优化替代模型，反演泄漏参数。
基于水下气泡羽流扩散优化替代模型特点，设计求解方法，分别从决策变量、目标函数和约束条件三个角度求解符合气泡扩散速度模型与气泡半径模型的泄漏源泄漏位置和泄漏量等关键参数。
本发明构造了一种基于模拟-优化方法的水下输气管道泄漏源参数反演估算系统包括水下气泡羽流扩散数值模拟模型构造、水下气泡羽流扩散优化替代模型设计、水下气泡羽流扩散优化替代模型求解和泄漏源关键参数反演四个模块。基于水下相机拍摄的气泡羽流图像和水下气泡扩散规律构造水下气泡羽流扩散数值模拟模型，其中主要包括气泡水下扩散速度和气泡羽流半径信息。为了降低多次调用数值模拟模型带来的巨大运算负荷，应用模拟-优化方法设计了水下气泡羽流扩散数值模拟模型的优化替代模型。最后求解该优化替代模型，得到水下输气管道泄漏源的关键参数，实现泄漏源信息精准反演。
实施例一
如图1-2所示，本实施例中提供基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法与系统，包括：
本发明提出的基于模拟-优化方法的水下输气管道泄漏源参数反演估算系统，包括图1所示几个部分。根据水下气体扩散规律和水下气泡羽流光学图像中反应出的扩散状态，构建水下气泡羽流扩散的数值模拟模型。基于BP神经网络设计水下气泡羽流扩散优化替代模型，有效减轻函数调用过程中的计算负荷。最后，求解水下气泡羽流扩散优化替代模型，反演泄漏源关键参数，实现水下输气管道泄漏参数精准模拟。
1、构建水下气泡羽流扩散数值模拟模型。
基于建立的波场中气泡运动的耦合模型，结合多次拍摄的水下气泡羽流光学图像中反应出的扩散状态，可以更准确地描述波场中泡沫上升运动中影响因素的相互作用规律。
气泡速度点集是根据气泡羽流中气泡颗粒特性的分析结果获得的。根据点集的数量进行滤波，得到气泡粒子速度分布，并去除数量较少的异常点集。最后，通过拟合得到速度微分方程，作为水下气泡扩散速度模型，其定义如下：
其中，v是气泡速度，V是流场环境下的波速，r是羽流中的气泡半径，γ1是常数，P是波浪场中的广义压力，t为当前时间，t0为初始时间，μ为水的粘度，Cd表示粒子在水中受到的拖曳力系数，Cd根据进行计算，其中，e为常数2.718。
同样，基于对气泡羽流中气泡颗粒特性的分析，可以获得气泡半径点集。通过过滤掉不合理的半径数据，得到气泡颗粒半径曲线。最后，半径微分方程被拟合为气泡半径模型，其定义如下：
其中，ρ是羽流中的气泡密度，N是通用气体常数与气体摩尔质量的比值，T是水温，σ是液体表面张力系数，P是波场中的广义压力，r是气泡半径，m为气泡质量。
以气泡速度模型和气泡密度模型作为水下气泡羽流扩散数值模拟模型。2、设计基于BP神经网络的水下气泡羽流扩散优化替代模型。
通过训练，替代模型可以获得与原始数值模拟模型所描述关系类似的输入-输出响应关系。与仿真模型相比，优化模型更易于求解，并且可以显著减少计算量和时间。替代模型通过拟合一定数量的已知样本的输入输出特性来构建仿真模型的拟合函数，可以预测未知样本的特征输出响应。本发明基于BP神经网络方法设计水下气泡羽流模拟模型的替代模型。
BP神经网络是一种具有强大计算能力的多层前向网络，通过堆叠多个隐藏层或组合多个模型来构建网络模型。PB神经网络中的每一层都由几个神经元组成，神经元中的计算和权重更新用于实现正向和反向传播。
本发明设计的基于BP神经网络的水下气泡羽流替代模型，基于生物神经元的突触信号，设计函数计算方法来获得输出。在前向传播过程中，前一层的输出通过激活函数用作下一层的输入，以获得预测值。然后在反向传播过程中，通过反向传播使误差最小化，通过选择神经网络权重使损失函数最小化。
正向传播过程：
假设BP神经网络由一个输入层、L个隐藏层和一个输出层构成。隐藏层k和输出层中神经元之间的非线性关系表示为hk(k＝2，3，…，L+2)。从第(k-1)层的第h个神经元到第k层的第t个神经元的连接权重为另一方面，设第k层中第h个神经元输入的总和为/>输出为/>它们的定义如下：
其中s是第(n-1)层中神经元的总数，k＝2，3，…，L+2。
假设输入层中有m个神经元，输出层中有n个神经元。BP神经网络的输入是X＝[x1,2,…,m]T，输出数据Y可以通过每个隐藏层节点从输入层依次获得，
反向传播过程：
在反向传播过程中，使用梯度下降方法沿目标函数的负梯度连续更新权重，从而使神经网络的期望输出Ysh和实际输出之间的差函数最小化。具体操作过程为：
其中是更新权重，Ysh是期望输出，/>是实际输出，η是学习率，本发明中将η通常设置为0.5。
3、求解水下气泡羽流扩散优化替代模型，反演泄漏参数。
水下气泡羽流扩散优化替代模型通常由三个部分组成：决策变量、目标函数和约束条件。在发明中，决策变量是水下输气管道泄漏气泡羽流中的气泡速度。目标函数是每个水域中羽流光学图像中分析得到的实际监测气泡密度和模拟气泡密度值之间的差值函数的最小值。另一方面，约束条件是每个监测点的气泡速度符合速度模型，且羽流中包含的气泡半径在合理范围内。优化模型如下：
其中，z是目标函数，Rarea是监测区域内气泡半径的实际监测值，是监测区域中气泡半径的模拟值，AREA是监测区域的总数。
求解水下气泡羽流扩散优化替代模型，并满足以下约束条件
其中v是气泡粒子速度，ρ是监测区域内的水下气泡密度rmin和rmax是气泡半径的下限和上限，vmin和vmax是水下气泡运动速度的下限和上界。
经求解，可以得到符合实际情况的气泡速度与气泡半径参数，同时结合光学图像，可以有效描述水下气泡羽流光学图像所描述位置的气泡扩散状况。基于水下气泡运动速度，可根据流速反演出泄漏源与光学图像采集位置间的距离。基于水下气泡羽流中的气泡密度，可根据气泡密集程度反演泄漏源的泄漏量。
以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于水下气泡羽流运动耦合模型和水下气泡羽流光学图像，建立水下气泡羽流扩散数值模拟模型；基于所述水下气泡羽流扩散数值模拟模型和BP神经网络，得到水下气泡羽流扩散优化替代模型；对所述水下气泡羽流扩散优化替代模型进行求解，得到水下气泡羽流的速度参数和半径参数；
所述水下气泡羽流扩散优化替代模型包括决策变量、目标函数、约束条件；
所述水下气泡羽流扩散优化替代模型为：
其中，z是目标函数，Rarea是监测区域内气泡半径的实际监测值，是监测区域中气泡半径的模拟值，AREA是监测区域的总数；
所述决策变量为水下输气管道泄漏气泡羽流中的气泡速度；
所述目标函数为每个水域中羽流光学图像中分析得到的实际监测气泡密度和模拟气泡密度值之间的差值函数的最小值；
所述约束条件为每个监测点的气泡速度符合速度模型，且羽流中包含的气泡半径在合理范围内；
所述约束条件为：
其中v是气泡粒子速度，ρ是监测区域内的水下气泡密度rmin和rmax是气泡半径的下限和上限，vmin和vmax是水下气泡运动速度的下限和上界。
2.根据权利要求1所述的基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法，其特征在于，
所述水下气泡羽流扩散数值模拟模型包括气泡扩散速度模型和气泡半径模型。
3.根据权利要求2所述的基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法，其特征在于，
所述气泡扩散速度模型为：
其中，v是气泡速度，V是流场环境下的波速，r是羽流中的气泡半径，γ1是常数，P是波浪场中的广义压力，t为当前时间，t0为初始时间，μ为水的粘度，Cd表示粒子在水中受到的拖曳力系数，Cd根据进行计算，其中，e为常数2.718。
4.根据权利要求2所述的基于模拟-优化的水下输气管道泄漏参数反演方法，其特征在于，
所述气泡半径模型为：
其中，ρ是羽流中的气泡密度，N是通用气体常数与气体摩尔质量的比值，T是水温，σ是液体表面张力系数，P是波浪场中的广义压力，r是气泡半径，m为气泡质量。
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