CN117491313A - 一种基于tdlas的场区甲烷泄漏空间智能识别方法 - Google Patents
一种基于tdlas的场区甲烷泄漏空间智能识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117491313A CN117491313A CN202311513115.6A CN202311513115A CN117491313A CN 117491313 A CN117491313 A CN 117491313A CN 202311513115 A CN202311513115 A CN 202311513115A CN 117491313 A CN117491313 A CN 117491313A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- methane
- point
- leakage
- ellipse
- plane
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 192
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000000041 tunable diode laser absorption spectroscopy Methods 0.000 title claims abstract description 8
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 15
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 3
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 abstract description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 4
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004587 chromatography analysis Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 238000001285 laser absorption spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/39—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using tunable lasers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/39—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using tunable lasers
- G01N2021/394—DIAL method
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于TDLAS的场区甲烷泄漏空间智能识别方法，是在甲烷泄漏区域不同高度斜平面内，通过三台激光甲烷遥测仪180°周向扫描获得甲烷泄漏范围椭圆的5条外切直线，依据Brianchon定理，分别求出椭圆和其外切五边形5个切点的坐标，最终获得斜面内甲烷泄漏影响范围的椭圆方程。增大原点处甲烷遥测仪扫描平面与水平面的夹角，再次执行上述过程，直至斜面内原点处甲烷遥测仪示数始终低于阈值，最终可获得该处甲烷泄漏的空间影响范围。本方法适用于微风环境中，甲烷泄漏扩散的影响范围在水平面内近似呈圆形或椭圆形的情景，具有适用性广、经济成本低和智能化程度高的优点。
Description
技术领域
本发明属气体监测领域，具体涉及一种基于可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)技术的的甲烷泄漏区域识别方法。
背景技术
TDLAS(Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy，可调谐半导体激光吸收光谱)，主要利用可调谐半导体激光器的窄线宽和波长随注入电流改变的特性实现对分子的单个或几个距离很近很难分辨的吸收线进行测量，通常采用单一窄带的激光频率扫描一条独立的气体吸收线。目前，TDLAS现已经发展成为大气中痕量气体的主流监测技术之一，具有高选择性、灵敏度高和高分辨率的优点，以天然气介质泄漏检测运用最为广泛。
天然气主要成分为甲烷，具有易燃易爆的特性，由于天然气贮罐、场站及输送管网集中区域内存在多个可能的泄漏点，在远离设备的位置安装基于TDLAS技术的甲烷泄漏区域性扫查系统，可实时监测场景内可能发生的泄漏状况，预测甲烷泄漏后的影响范围、快速重构泄漏区域甲烷浓度分布，对于保障天然气输储设施的安全以及应急处置十分重要。激光甲烷遥测仪基于TDLAS技术设计，具有检测距离远、稳定性和重复性好，维护成本低等优势。常规的监测场合，遥测仪与摄像机配合使用，当遥测仪发现泄漏时，摄像机拍摄现场图像上传计算机实现甲烷泄漏预警，但这种监测方式无法获得泄漏区域与传感器的距离，也无法预测甲烷泄漏区域大小、形状以及浓度分布。
山西迅潮科技有限公司的“基于TDLAS及云台的多端集控联动精准检漏方法和系统”(专利号：ZL202211629328.0)、新地能源工程技术有限公司的“一种使用激光遥测甲烷测试仪对泄漏点精准定位的方法”(专利号：201910899098.1)，利用激光甲烷遥测仪实现了罐区甲烷泄漏监测和泄漏点的定位，但将泄漏点理想化，认为泄漏点周围没有干扰检测的甲烷气体存在。实际上甲烷泄漏后扩散的气团将严重影响遥测仪的检测，使其无法准确确定具体泄漏点。东北石油大学的“天然气站场甲烷泄漏激光扫描层析浓度场重建系统及方法”(申请号：202210019100.3)，只能重现龙门架范围内网格空间的甲烷泄漏源浓度分布图，监测范围小，且现场需架设龙门架，使用成本高。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术的上述不足，本发明提供了一种基于TDLAS的场区甲烷泄漏空间智能识别方法，利用多台激光甲烷遥测仪构建甲烷的泄漏空间影响范围，为甲烷泄漏后的安全预警和事故应急处置提供精准的数据支持。
技术方案：为实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：
一种基于TDLAS的场区甲烷泄漏空间智能识别方法，在甲烷泄漏区域不同角度斜平面内，通过三台激光甲烷遥测仪在180°范围内扫描获得甲烷泄漏范围椭圆的5条外切直线，依据Brianchon定理求出椭圆外切五边形5个切点的坐标，最终获得斜面内甲烷泄漏影响范围的椭圆方程。增大原点处甲烷遥测仪扫描平面与水平面的夹角，再次执行上述过程，直至斜面内原点处甲烷遥测仪示数始终低于阈值，最终可获得该处甲烷泄漏的空间影响范围。
具体来说，包括以下步骤：
(1)在监测区域某一边缘中点高处A点架设一云台激光甲烷遥测仪1号，以A为原点建立A-XYZ的三维空间坐标系，Z轴垂直向下；记1号遥测仪俯视扫查的斜平面与水平面的夹角为θ；
其中，0°＜θi＜90°，i＝1,2,3...N。
第i次扫查时，通过云台控制1号遥测仪在θ＝θi斜平面内从X轴正方向开始，沿顺时针方向180°扫描覆盖整个监测区域；当1号遥测仪示数首次超过阈值时，记录当前转动角度α1i，继续转动扫描直至1号遥测仪示数首次低于阈值时，记录当前转动角度β1i；
(2)在监测区域内布置两台可自由移动的巡检机器人，机器人上通过云台分别架设两台激光甲烷遥测仪2号和3号，通过移动两台机器人的位置和调节云台转动自由度，使得1号、2号和3号激光甲烷遥测仪发射激光束的扫查平面均位于θ＝θi斜平面内；2号和3号激光甲烷遥测仪的位置分别记为Bi点和Ci点；
以A为原点(0，0)，原X轴为xi轴正向，右手法则建立在θ＝θi斜平面内的xi-A-yi局部直角坐标系，Bi点坐标记为(XBi，YBi)，Ci点坐标记为(XCi，YCi)；2号、3号遥测仪在θ＝θi斜平面内，分别绕Bi点、Ci点从(-1，0，0)方向开始沿顺时针180°扫描；当两台遥测仪示数首次超过阈值时，分别记录2号、3号遥测仪当前转动角度α2i和α3i，继续转动扫描直至2号、3号遥测仪示数首次低于阈值时，记录当前转动角度β2i和β3i；
为保证甲烷泄漏影响范围包含在∠BiACi范围以内，令AiBi与xi轴正向夹角小于α1i，AC与xi轴正向夹角大于β1i。
(3)根据点A、点B和点C坐标，和转动角度α1i、α2i、β1i、β2i、β3i分别做出θ＝θi平面内，泄漏范围椭圆的5条外切直线AQ1i、BQ2ii、CQ3ii、AQ4i、BQ5i，确定此椭圆的一个外切五边形；
用k表示各切线的斜率：
得出5条切线的方程如下：
根据式(2)～(6)确定五条切线的交点坐标：
Di：AQ1i与BQ5i的交点
Hi：AQ1i与BQ2ii的交点
Ei：AQ4i与BQ5i的交点
Fi：AQ4i与CQ3ii的交点
Gi：BQ2ii与CQ3ii的交点；
(5)依据Brianchon定理，通过以下方法分别求出椭圆与其外切五边形各个切点的坐标；以其中一个切点Q1i为例，Q1i坐标求解过程如下。
由式(7)、式(10)和式(8)、式(11)分别确定椭圆外切5边形的两条角线DiGi、EiHi的斜率：
由式(7)、(12)和式(8)、(13)确定对角线DiGi与EiHi的方程：
联立式(14)、(15)确定对角线DiGi、EiHi的交点Ii(I即为椭圆外切五边形中的一个Brianchon点)的坐标：
Ii:
根据式(9)与式(16)确定直线FiIi的方程：
联立式(2)与式(17)确定直线FiIi与直线AiQ1i的交点坐标：
Q1i：
根据Brianchon定理，此交点即为直线AQ1i与椭圆的切点；
(6)根据步骤(5)中的方法可依次求出其余4个切点坐标。
Q2i：
Q3i：
Q4i：
Q5i：
k8i、k9i和k10i分别是对角线FiHi、DiFi和EiGi的斜率，k11i～k15i分别是顶点Fi～Gi与对应Brianchon点的连线的斜率；
k8i＝kFiHi k12i＝kEiJi
k9i＝kDiFi k13i＝kDiKi
k10i＝kEiGi k14i＝kHiLi
k11i＝kFiIi k15i＝kGiMi
(7)根据步骤(5)、(6)中所求的5个切点坐标确定唯一椭圆，椭圆的一般方程式为：
Aix2+Bixy+Ciy2+Dix+Eiy+1＝0 (23)
上式中，参数Ai、Bi、Ci、Di、Ei的意义见实施例1；
在所建局部坐标系xiAyi中任意一点Mi′(xi',yi')，转换为空间坐标系的坐标Mi(Xi,Yi,Zi)，两者存在如下关系：
结合数值计算方法，最终可获得θ＝θi的斜面内，甲烷泄漏影响范围的空间坐标椭圆方程
获得θ＝θi平面内的甲烷泄漏区域影响范围后，增大1号甲烷遥测仪扫描平面与水平面的夹角至θi+1再次执行上述步骤(1)至步骤(7)，直至某一角度的斜面内1号甲烷遥测仪示数始终低于阈值，最终可获得该处甲烷泄漏的空间影响范围。
有益效果：
(1)适用范围广。实际中甲烷泄漏后扩散影响范围在水平面或斜平面内多呈现椭圆形状，即使在水平面内近似圆形，在斜平面内扫描结果也近似椭圆。本方法相比本单位之前申请的发明专利“一种基于TDLAS的甲烷泄漏区域浓度场智能重构方法”，将扩散影响范围由特殊情况的圆形延伸至更加普遍的椭圆形，适用性更强，应用范围更广。特殊情况的，泄漏影响范围在水平面内近似圆形时，也可采用本方法实现泄漏空间的智能识别。
(2)经济成本低。相比红外泄漏成像监测方法，其单台监测设备成本约为100万元，本方法仅需三台激光甲烷遥测仪就能实现复杂椭圆外轮廓的形状重构(硬件成本仅为30万元左右)，成本显著降低。
(3)智能化程度高。传统TDLAS监测方法只能实现泄漏的监测，无法获得泄漏区域与传感器的距离，也无法得到甲烷泄漏区域大小、形状等数据。相比而言，本方法可在甲烷泄漏发生后，在计算机上实时监测甲烷泄漏影响范围，智能化、程度更高，工程运用前景广阔。
附图说明
图1为甲烷泄漏区域识别方法示意图；
图2为三维空间内甲烷遥测仪扫描泄漏区域几何关系图。
具体实施方式
本方法适用于微风环境中，甲烷泄漏扩散的影响范围在水平面内近似呈圆形或椭圆形的情景。位于高处的激光甲烷遥测仪通过俯视斜平面扫查时，甲烷泄漏扩散的影响范围在斜平面内近似呈椭圆形。下面结合附图1并通过具体实施例对本发明作进一步详述。
如图1、图2所示，一种基于TDLAS的场区甲烷泄漏空间智能识别方法，包括以下步骤：
(4)在监测区域某一边缘中点高处A点架设一云台激光甲烷遥测仪1号，以A为原点建立A-XYZ的三维空间坐标系，Z轴垂直向下，如图1所示。记1号遥测仪俯视扫查的斜平面与水平面的夹角为θ。第i次扫查时，通过云台控制1号遥测仪在θ＝θi斜平面内(0°＜θi＜90°，i＝1,2,3...N)从X轴正方向开始，沿顺时针方向180°扫描覆盖整个监测区域。当1号遥测仪示数首次超过阈值时，记录当前转动角度α1i，继续转动扫描直至1号遥测仪示数首次低于阈值时，记录当前转动角度β1i。
(5)在监测区域内布置两台可自由移动的巡检机器人，机器人上通过云台分别架设两台激光甲烷遥测仪2号和3号，通过移动两台机器人的位置和调节云台转动自由度，使得1号、2号和3号激光甲烷遥测仪发射激光束的扫查平面均位于θ＝θi斜平面内。2号和3号激光甲烷遥测仪的位置分别记为Bi点和Ci点。以A为原点(0，0)，原X轴为xi轴正向，右手法则建立在θ＝θi斜平面内的xi-A-yi局部直角坐标系，Bi点坐标记为(XBi，YBi)，Ci点坐标记为(XCi，YCi)。为保证甲烷泄漏影响范围包含在∠BiACi范围以内，令ABi与xi轴正向夹角小于α1i，ACi与xi轴正向夹角大于β1i。
(6)2号、3号遥测仪在θ＝θi斜平面内，分别绕Bi点、Ci点从(-1，0，0)方向开始沿顺时针180°扫描。当两台遥测仪示数首次超过阈值时，分别记录2号、3号遥测仪当前转动角度α2i和α3i，继续转动扫描直至2号、3号遥测仪示数首次低于阈值时，记录当前转动角度β2i和β3i。
(7)如图2，根据点A、点B和点C坐标，和转动角度α1i、α2i、β1i、β2i、β3i分别做出θ＝θi平面内，泄漏范围椭圆的5条外切直线AQ1i、BQ2ii、CQ3ii、AQ4i、BQ5i，确定此椭圆的一个外切五边形。
用k表示各切线的斜率：
得出5条切线的方程如下：
根据式(2)～(6)确定五条切线的交点坐标：
Di：AQ1i与BQ5i的交点
Hi：AQ1i与BQ2ii的交点
Ei：AQ4i与BQ5i的交点
Fi：AQ4i与CQ3ii的交点
Gi：BQ2ii与CQ3ii的交点
(5)依据Brianchon定理，(Brianchon定理是射影几何的著名定理之一，外切于一个非退化二级曲线的简单六线形的三对对顶点的连线共点，此点称为Brianchon点。当外切六边形某相邻两边重合时，则其顶点变为切点，六边形退化为五边形，若五边形外切于椭圆，则其中一边的切点与相对顶点的连线与另两对相对顶点的连线共点)，通过以下方法分别求出椭圆与其外切五边形各个切点的坐标。以其中一个切点Q1i为例，Q1i坐标求解过程如下。
由式(7)、式(10)和式(8)、式(11)分别确定椭圆外切5边形的两条角线DiGi、EiHi的斜率：
由式(7)、(12)和式(8)、(13)确定对角线DiGi与EiHi的方程：
联立式(14)、(15)确定对角线DiGi、EiHi的交点Ii(I即为椭圆外切五边形中的一个Brianchon点)的坐标：
Ii:
根据式(9)与式(16)确定直线FiIi的方程：
联立式(2)与式(17)确定直线FiIi与直线AiQ1i的交点坐标：
Q1i：
根据Brianchon定理，此交点即为直线AQ1i与椭圆的切点。
(6)根据步骤(5)中的方法可依次求出其余4个切点坐标。
Q2i：
Q3i：
Q4i：
Q5i：
k8i、k9i和k10i分别是对角线FiHi、DiFi和EiGi的斜率，k11i～k15i分别是顶点Fi～Gi与对应Brianchon点的连线的斜率。
k8i＝kFiHi k12i＝kEiJi
k9i＝kDiFi k13i＝kDiKi
k10i＝kEiGi k14i＝kHiLi
k11i＝kFiIi k15i＝kGiMi
(7)根据步骤(5)、(6)中所求的5个切点坐标确定唯一椭圆，椭圆的一般方程式为：
Aix2+Bixy+Ciy2+Dix+Eiy+1＝0 (23)
其中：
/>
/>
/>
/>
/>
/>
/>
/>
/>
/>
/>
/>
在所建局部坐标系xiAyi中任意一点Mi′(xi',yi')，转换为空间坐标系的坐标Mi(Xi,Yi,Zi)，两者存在如下关系：
结合数值计算方法，最终可获得θ＝θi的斜面内，甲烷泄漏影响范围的空间坐标椭圆方程。
(8)获得θ＝θi平面内的甲烷泄漏区域影响范围后，增大1号甲烷遥测仪扫描平面与水平面的夹角至θi+1再次执行上述步骤(1)至步骤(7)，直至某一角度的斜面内1号甲烷遥测仪示数始终低于阈值，最终可获得该处甲烷泄漏的空间影响范围。
Claims (5)
1.一种基于TDLAS的场区甲烷泄漏空间智能识别方法，其特征在于，是在甲烷泄漏区域不同角度斜平面内，通过三台激光甲烷遥测仪在180°范围内扫描获得甲烷泄漏范围椭圆的5条外切直线，依据Brianchon定理求出椭圆外切五边形5个切点的坐标，最终获得斜面内甲烷泄漏影响范围的椭圆方程。增大原点处甲烷遥测仪扫描平面与水平面的夹角，再次执行上述过程，直至斜面内原点处甲烷遥测仪示数始终低于阈值，最终可获得该处甲烷泄漏的空间影响范围。
2.根据权利要求1所述的一种基于TDLAS的场区甲烷泄漏空间智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)在监测区域某一边缘中点高处A点架设一云台激光甲烷遥测仪1号，以A为原点建立A-XYZ的三维空间坐标系，Z轴垂直向下；记1号遥测仪俯视扫查的斜平面与水平面的夹角为θ；
第i次扫查时，通过云台控制1号遥测仪在θ＝θi斜平面内从X轴正方向开始，沿顺时针方向180°扫描覆盖整个监测区域；当1号遥测仪示数首次超过阈值时，记录当前转动角度α1i，继续转动扫描直至1号遥测仪示数首次低于阈值时，记录当前转动角度β1i；
(2)在监测区域内布置两台可自由移动的巡检机器人，机器人上通过云台分别架设两台激光甲烷遥测仪2号和3号，通过移动两台机器人的位置和调节云台转动自由度，使得1号、2号和3号激光甲烷遥测仪发射激光束的扫查平面均位于θ＝θi斜平面内；2号和3号激光甲烷遥测仪的位置分别记为Bi点和Ci点；
以A为原点(0，0)，原X轴为xi轴正向，右手法则建立在θ＝θi斜平面内的xi-A-yi局部直角坐标系，Bi点坐标记为(XBi，YBi)，Ci点坐标记为(XCi，YCi)；2号、3号遥测仪在θ＝θi斜平面内，分别绕Bi点、Ci点从(-1，0，0)方向开始沿顺时针180°扫描；当两台遥测仪示数首次超过阈值时，分别记录2号、3号遥测仪当前转动角度α2i和α3i，继续转动扫描直至2号、3号遥测仪示数首次低于阈值时，记录当前转动角度β2i和β3i；
(3)根据点A、点B和点C坐标，和转动角度α1i、α2i、β1i、β2i、β3i分别做出θ＝θi平面内，泄漏范围椭圆的5条外切直线AQ1i、BQ2ii、CQ3ii、AQ4i、BQ5i，确定此椭圆的一个外切五边形；
用k表示各切线的斜率：
得出5条切线的方程如下：
根据式(2)～(6)确定五条切线的交点坐标：
Di：AQ1i与BQ5i的交点
Hi：AQ1i与BQ2ii的交点
Ei：AQ4i与BQ5i的交点
Fi：AQ4i与CQ3ii的交点
Gi：BQ2ii与CQ3ii的交点；
(5)依据Brianchon定理，通过以下方法分别求出椭圆与其外切五边形各个切点的坐标；以其中一个切点Q1i为例，Q1i坐标求解过程如下。
由式(7)、式(10)和式(8)、式(11)分别确定椭圆外切5边形的两条角线DiGi、EiHi的斜率：
由式(7)、(12)和式(8)、(13)确定对角线DiGi与EiHi的方程：
联立式(14)、(15)确定对角线DiGi、EiHi的交点Ii(I即为椭圆外切五边形中的一个Brianchon点)的坐标：
Ii:
/>
根据式(9)与式(16)确定直线FiIi的方程：
联立式(2)与式(17)确定直线FiIi与直线AiQ1i的交点坐标：Q1i：
根据Brianchon定理，此交点即为直线AQ1i与椭圆的切点；
(6)根据步骤(5)中的方法可依次求出其余4个切点坐标。Q2i：
Q3i：
Q4i：
Q5i：
k8i、k9i和k10i分别是对角线FiHi、DiFi和EiGi的斜率，k11i～k15i分别是顶点Fi～Gi与对应Brianchon点的连线的斜率；
k8i＝kFiHi k12i＝kEiJi
k9i＝kDiFi k13i＝kDiKi
k10i＝kEiGi k14i＝kHiLi
k11i＝kFiIi k15i＝kGiMi
(7)根据步骤(5)、(6)中所求的5个切点坐标确定唯一椭圆，椭圆的一般方程式为：
Aix2+Bixy+Ciy2+Dix+Eiy+1＝0 (23)
(8)在所建局部坐标系xiAyi中任意一点Mi′(xi',yi')，转换为空间坐标系的坐标Mi(Xi,Yi,Zi)，两者存在如下关系：
结合数值计算方法，最终可获得θ＝θi的斜面内，甲烷泄漏影响范围的空间坐标椭圆方程。
3.根据权利要求2所述的一种基于TDLAS的场区甲烷泄漏空间智能识别方法，其特征在于，步骤(7)中获得θ＝θi平面内的甲烷泄漏区域影响范围后，增大1号甲烷遥测仪扫描平面与水平面的夹角至θi+1再次执行上述步骤(1)至步骤(7)，直至某一角度的斜面内1号甲烷遥测仪示数始终低于阈值，最终可获得该处甲烷泄漏的空间影响范围。
4.根据权利要求2所述的一种基于TDLAS的场区甲烷泄漏空间智能识别方法，其特征在于，步骤(1)中，0°＜θi＜90°，i＝1,2,3...N。
5.根据权利要求2所述的一种基于TDLAS的场区甲烷泄漏空间智能识别方法，其特征在于，步骤(2)中，为保证甲烷泄漏影响范围包含在∠BiACi范围以内，令ABi与xi轴正向夹角小于α1i，ACi与xi轴正向夹角大于β1i。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311513115.6A CN117491313B (zh) | 2023-11-13 | 2023-11-13 | 一种基于tdlas的场区甲烷泄漏空间智能识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311513115.6A CN117491313B (zh) | 2023-11-13 | 2023-11-13 | 一种基于tdlas的场区甲烷泄漏空间智能识别方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117491313A true CN117491313A (zh) | 2024-02-02 |
| CN117491313B CN117491313B (zh) | 2024-05-28 |
Family
ID=89672335
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311513115.6A Active CN117491313B (zh) | 2023-11-13 | 2023-11-13 | 一种基于tdlas的场区甲烷泄漏空间智能识别方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117491313B (zh) |
Citations (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4529317A (en) * | 1981-03-05 | 1985-07-16 | Imperial Chemical Industries, Plc | Method of and apparatus for monitoring gaseous pollutants |
| JPH10221074A (ja) * | 1997-01-31 | 1998-08-21 | Nippon Steel Corp | 三次元座標測定方法 |
| US6227036B1 (en) * | 1998-10-28 | 2001-05-08 | The Regents Of The University Of Michigan | Multiple microphone photoacoustic leak detection and localization system and method |
| WO2005088275A1 (en) * | 2004-03-09 | 2005-09-22 | Senscient Limited | Gas detection |
| US20080029702A1 (en) * | 2006-07-23 | 2008-02-07 | Wei Xu | Method and apparatus for detecting methane gas in mines |
| KR101785896B1 (ko) * | 2017-03-28 | 2017-10-13 | 한국해양대학교 산학협력단 | Tdlas 기반 레이저 빔 3차원 배열을 이용한 가스의 온도, 농도 및 속도 분포 동시 측정 방법 및 시스템 |
| CN108122051A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-05 | 南京市锅炉压力容器检验研究院 | 一种基于无人机探测的危险介质泄漏过程实时动态预测方法 |
| US20180188129A1 (en) * | 2017-01-04 | 2018-07-05 | General Electric Company | Remote leak detection system |
| US20180266944A1 (en) * | 2017-03-16 | 2018-09-20 | MultiSensor Scientific, Inc. | Scanning ir sensor for gas safety and emissions monitoring |
| RU2679455C1 (ru) * | 2017-12-04 | 2019-02-11 | Общество с ограниченной ответственностью "Пергам Рисерч энд Девелопмент" | Способ дистанционного измерения концентрации газов в атмосфере |
| CN109780452A (zh) * | 2019-01-24 | 2019-05-21 | 天津中科飞航技术有限公司 | 基于激光遥测技术的气体泄漏无人机巡检浓度反演方法 |
| CN110553587A (zh) * | 2019-09-23 | 2019-12-10 | 新地能源工程技术有限公司 | 一种使用激光遥测甲烷测试仪对泄漏点精准定位的方法 |
| CN110609012A (zh) * | 2018-06-15 | 2019-12-24 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种气体浓度检测方法及系统 |
| CN110736816A (zh) * | 2019-10-08 | 2020-01-31 | 西安安森智能仪器股份有限公司 | 一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法 |
| US20200041268A1 (en) * | 2018-08-03 | 2020-02-06 | Topcon Corporation | Laser Scanner System |
| CN111272698A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-12 | 浙江浙能天然气运行有限公司 | 一种天然气泄漏监测系统及监测方法 |
| CN111351769A (zh) * | 2018-12-24 | 2020-06-30 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 基于波长调制技术的痕量气体浓度场分布探测方法 |
| CN112577672A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-03-30 | 清华大学 | 基于网格法的甲烷遥感空间分布监测报警系统 |
| CA3064930A1 (en) * | 2019-10-04 | 2021-04-04 | Sensors Unlimited, Inc. | A system and method of sensing for petroleum, oil, and gas leaks using optical detection |
| JP2021060377A (ja) * | 2019-10-09 | 2021-04-15 | いであ株式会社 | ガス漏れ検知システム及び方法 |
| CN113267451A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-17 | 山西中液互联能源有限公司 | 基于tdlas的气体泄漏遥测系统 |
| CN113533250A (zh) * | 2021-07-05 | 2021-10-22 | 合肥金星机电科技发展有限公司 | 一种气体遥测系统及方法 |
| CN214794456U (zh) * | 2021-02-01 | 2021-11-19 | 南阳理工学院 | 一种自动调焦激光气体遥测装置 |
| CN114460040A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-05-10 | 东北石油大学 | 天然气站场甲烷泄漏激光扫描层析浓度场重建系统及方法 |
| CN115219451A (zh) * | 2022-06-23 | 2022-10-21 | 西安万飞控制科技有限公司 | 一种机载激光甲烷探测巡检的装置、方法及系统 |
| CN115628852A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-01-20 | 山西讯潮科技有限公司 | 基于tdlas及云台的多端集控联动精准检漏方法和系统 |
| WO2023029438A1 (zh) * | 2021-09-06 | 2023-03-09 | 华能南京金陵发电有限公司 | 一种粉尘泄漏监测装置和方法 |
| CN116773484A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-09-19 | 北京华晖探测科技股份有限公司 | 阵列式激光气体检测系统及检测方法 |
| US20230304982A1 (en) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | Project Canary, Pbc | Emissions detection system and methods |
| CN116878748A (zh) * | 2023-06-06 | 2023-10-13 | 浙江省计量科学研究院 | 一种激光与图像融合的智能气体泄漏定位方法及装置 |
-
2023
- 2023-11-13 CN CN202311513115.6A patent/CN117491313B/zh active Active
Patent Citations (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4529317A (en) * | 1981-03-05 | 1985-07-16 | Imperial Chemical Industries, Plc | Method of and apparatus for monitoring gaseous pollutants |
| JPH10221074A (ja) * | 1997-01-31 | 1998-08-21 | Nippon Steel Corp | 三次元座標測定方法 |
| US6227036B1 (en) * | 1998-10-28 | 2001-05-08 | The Regents Of The University Of Michigan | Multiple microphone photoacoustic leak detection and localization system and method |
| WO2005088275A1 (en) * | 2004-03-09 | 2005-09-22 | Senscient Limited | Gas detection |
| US20080029702A1 (en) * | 2006-07-23 | 2008-02-07 | Wei Xu | Method and apparatus for detecting methane gas in mines |
| US20180188129A1 (en) * | 2017-01-04 | 2018-07-05 | General Electric Company | Remote leak detection system |
| US20180266944A1 (en) * | 2017-03-16 | 2018-09-20 | MultiSensor Scientific, Inc. | Scanning ir sensor for gas safety and emissions monitoring |
| KR101785896B1 (ko) * | 2017-03-28 | 2017-10-13 | 한국해양대학교 산학협력단 | Tdlas 기반 레이저 빔 3차원 배열을 이용한 가스의 온도, 농도 및 속도 분포 동시 측정 방법 및 시스템 |
| RU2679455C1 (ru) * | 2017-12-04 | 2019-02-11 | Общество с ограниченной ответственностью "Пергам Рисерч энд Девелопмент" | Способ дистанционного измерения концентрации газов в атмосфере |
| CN108122051A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-05 | 南京市锅炉压力容器检验研究院 | 一种基于无人机探测的危险介质泄漏过程实时动态预测方法 |
| CN110609012A (zh) * | 2018-06-15 | 2019-12-24 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种气体浓度检测方法及系统 |
| US20200041268A1 (en) * | 2018-08-03 | 2020-02-06 | Topcon Corporation | Laser Scanner System |
| CN111351769A (zh) * | 2018-12-24 | 2020-06-30 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 基于波长调制技术的痕量气体浓度场分布探测方法 |
| CN109780452A (zh) * | 2019-01-24 | 2019-05-21 | 天津中科飞航技术有限公司 | 基于激光遥测技术的气体泄漏无人机巡检浓度反演方法 |
| CN110553587A (zh) * | 2019-09-23 | 2019-12-10 | 新地能源工程技术有限公司 | 一种使用激光遥测甲烷测试仪对泄漏点精准定位的方法 |
| CA3064930A1 (en) * | 2019-10-04 | 2021-04-04 | Sensors Unlimited, Inc. | A system and method of sensing for petroleum, oil, and gas leaks using optical detection |
| CN110736816A (zh) * | 2019-10-08 | 2020-01-31 | 西安安森智能仪器股份有限公司 | 一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法 |
| JP2021060377A (ja) * | 2019-10-09 | 2021-04-15 | いであ株式会社 | ガス漏れ検知システム及び方法 |
| CN111272698A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-12 | 浙江浙能天然气运行有限公司 | 一种天然气泄漏监测系统及监测方法 |
| CN112577672A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-03-30 | 清华大学 | 基于网格法的甲烷遥感空间分布监测报警系统 |
| CN214794456U (zh) * | 2021-02-01 | 2021-11-19 | 南阳理工学院 | 一种自动调焦激光气体遥测装置 |
| CN113267451A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-17 | 山西中液互联能源有限公司 | 基于tdlas的气体泄漏遥测系统 |
| CN113533250A (zh) * | 2021-07-05 | 2021-10-22 | 合肥金星机电科技发展有限公司 | 一种气体遥测系统及方法 |
| WO2023029438A1 (zh) * | 2021-09-06 | 2023-03-09 | 华能南京金陵发电有限公司 | 一种粉尘泄漏监测装置和方法 |
| CN114460040A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-05-10 | 东北石油大学 | 天然气站场甲烷泄漏激光扫描层析浓度场重建系统及方法 |
| US20230304982A1 (en) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | Project Canary, Pbc | Emissions detection system and methods |
| CN115219451A (zh) * | 2022-06-23 | 2022-10-21 | 西安万飞控制科技有限公司 | 一种机载激光甲烷探测巡检的装置、方法及系统 |
| CN115628852A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-01-20 | 山西讯潮科技有限公司 | 基于tdlas及云台的多端集控联动精准检漏方法和系统 |
| CN116878748A (zh) * | 2023-06-06 | 2023-10-13 | 浙江省计量科学研究院 | 一种激光与图像融合的智能气体泄漏定位方法及装置 |
| CN116773484A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-09-19 | 北京华晖探测科技股份有限公司 | 阵列式激光气体检测系统及检测方法 |
Non-Patent Citations (8)
| Title |
|---|
| LIU CHANG;XU LIJUN;CHEN JIANLIANG;CAO ZHANG;LIN YUZHEN;CAI WEIWEI: "Development of a fan-beam TDLAS-based tomographic sensor for rapid imaging of temperature and gas concentration", OPTICS EXPRESS, vol. 23, no. 17, 24 August 2015 (2015-08-24) * |
| YANG SHUTING;TALBOT ROBERT;FRISH MICHAEL;GOLSTON LEVI;AUBUT NICHOLAS;ZONDLO MARK;GRETENCORD CHRISTOPHER;MCSPIRITT JAMES: "Natural Gas Fugitive Leak Detection Using an Unmanned Aerial Vehicle: Measurement System Description and Mass Balance Approach", ATMOSPHERE, vol. 09, no. 10, 1 October 2018 (2018-10-01) * |
| 张义;康信龙;李长吾;王智森;: "基于TDLAS技术的空间网格化甲烷检测方法", 大连工业大学学报, no. 02, 15 March 2015 (2015-03-15) * |
| 焦建瑛;张涛;王嵩梅;何少平;: "燃气圆管道在空气中泄漏源地面逸出区域反算方法应用研究", 城市燃气, no. 02, 15 February 2020 (2020-02-15) * |
| 蒋兴富;文红军;唐华;田烁;李慧婷;: "移动激光甲烷遥测仪在天然气泄漏检测中的应用", 石油工程建设, no. 06, 17 December 2016 (2016-12-17) * |
| 贾平: "基于TDLAS技术的气体浓度场检测技术的图像重建算法研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑, 15 January 2020 (2020-01-15) * |
| 邢大伟: "基于可调谐激光吸收光谱技术的气体分布监测的数值模拟与试验研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑, 15 August 2013 (2013-08-15) * |
| 陈新玉;陈红岩: "改善的LMS自适应算法在TDLAS甲烷检测的降噪研究", 激光杂志, 7 August 2023 (2023-08-07) * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117491313B (zh) | 2024-05-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110889455B (zh) | 一种化工园巡检机器人的故障检测定位及安全评估方法 | |
| KR101225345B1 (ko) | 반도체 웨이퍼상에 형성된 구조물의 방위 주사 | |
| JP2006519369A (ja) | 腐食と表面欠陥を走査するための方法と装置 | |
| JP2002519694A (ja) | パターン化されたウエハ上の欠陥を検出するためのピクセルに基づいた方法及び装置 | |
| CN110553587B (zh) | 一种使用激光遥测甲烷测试仪对泄漏点精准定位的方法 | |
| CN112483330B (zh) | 一种匹配在役风力机状态的无人巡检轨迹程控方法 | |
| CN117491313B (zh) | 一种基于tdlas的场区甲烷泄漏空间智能识别方法 | |
| CN111539661A (zh) | 基于风险评价和tdlas的天然气站场泄漏监测方法 | |
| CN116878748A (zh) | 一种激光与图像融合的智能气体泄漏定位方法及装置 | |
| CN113267451A (zh) | 基于tdlas的气体泄漏遥测系统 | |
| CN116740174B (zh) | 隧道病害在三维实景模型中的定位方法、装置和存储介质 | |
| Yin et al. | A novel method for visualizing the pollution distribution of insulators | |
| Jackson et al. | Error analysis and calibration for a novel pipe profiling tool | |
| CN114234832B (zh) | 一种基于标靶识别的隧道监控量测方法 | |
| CN109976322A (zh) | 一种实现运载小车在受限空间内的自动定位方法 | |
| Wu et al. | Noncontact laser inspection based on a PSD for the inner surface of minidiameter pipes | |
| CN115979972B (zh) | 海面原油油膜高光谱实时监测方法和系统 | |
| CN219161980U (zh) | 一种基于透射式太赫兹光谱的管道缺陷检测系统 | |
| CN115938077A (zh) | 一种化工园区气体遥测报警集成方法及系统 | |
| JPH06117600A (ja) | ガス、蒸気等の漏洩地点および漏洩量推定システム | |
| CN106066335B (zh) | 基于双周外部ct检测装置在线检测大口径管壁的方法及系统 | |
| Alzuhiri et al. | IMU-assisted robotic structured light sensing with featureless registration under uncertainties for pipeline inspection | |
| CN107870159A (zh) | 用于可调谐半导体激光吸收光谱的气体浓度二维重建方法 | |
| CN211651524U (zh) | 一种扩径管道直径及圆度在线监测装置 | |
| CN114218860A (zh) | 一种基于机器学习的激光雷达测风运动补偿方法和系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |