CN205669677U

CN205669677U - 基于无线传感网络和knn算法的油气管道泄漏检测系统

Info

Publication number: CN205669677U
Application number: CN201620531705.0U
Authority: CN
Inventors: 熊建斌; 林晓明; 梁志婷; 陈建颖
Original assignee: Guangdong University of Petrochemical Technology
Current assignee: Guangdong University of Petrochemical Technology
Priority date: 2016-06-03
Filing date: 2016-06-03
Publication date: 2016-11-02
Anticipated expiration: 2026-06-03

Abstract

本实用新型公开了基于无线传感网络和KNN算法的油气管道泄漏检测系统，包括设置在被检测石油化工车间的车间协调器，无线传感检测节点，无线传感检测节点设有气体传感器，车间协调器通过无线网络与无线传感检测节点电联接，车间协调器通过无线网络与中控车间的中控PC电联接，中控PC与车间控制器、记录显示模块电联接。本技术方案利用分散的气体传感器对石化车间内的管道泄漏情况进行检测，在此基础上构建无线网络进行数据传输，将检测节点的情况反映到车间协调器，避免了油气在车间内自由运动造成的多传感器响应误差，提高管道泄漏位置定位的准确度，中控PC将多个检测终端的数据利用KNN算法进行融合，最终得出相对准确的管道泄漏位置。

Description

基于无线传感网络和KNN算法的油气管道泄漏检测系统

技术领域

本实用新型涉及检测装置，确切地说是基于无线传感网络和KNN算法的油气管道泄漏检测系统。

背景技术

管道泄漏检测技术根据所使用的测量手段不同可以分为基于硬件和软件的方法；根据测量分析的媒介不同，可分为直接检测法和间接检测法；根据检测过程中检测装置所处的位置不同，可分为内部检测管壁状况和检测内部流体状态的方法，管道内部泄漏检测方法是基于磁通、超声波、涡流、录像等技术的一种管道泄漏检测技术，首先将探测仪器沿着管道内部进行检测，通过噪声法或漏磁法对数据进行采集和分析，最后判断管道是否发生泄漏。主要有泄漏噪声探测法、系统式漏磁探测法和放射性示踪，但是这种管道内部泄漏检测的方法适用于管径较大、弯头和连通较少的管道，具有较高的准确度，但是造价成本高，探测只能间断进行，且容易发生堵塞和停运等事故，不适合应用在石化车间。管道外部泄漏检测方法运用相对较多，其中有热红外线成像法、嗅觉传感器法、负压波法、压力梯度与其他检测手段共用法、质量或体积品衡法、分布式光纤温度传感器检漏法、压力波神经网络法，其中负压波法目前在国内应用较多，费用较低，但需要进一步研究信号处理技术，定位精度不高。分布式光纤温度传感器技术具有精度高。数据传输及读取速度快、自适应好等优点，适用于大范围多点测量的大型新建管道在线实时监测，不适宜石化车间管道的泄漏检测，而且分布式光纤温度传感器技术施工费用高，需要进一步解决光缆敷设技术和日常维护。

针对上述情况，本技术方案基于无线传感网络和KNN算法的油气管道泄漏检测系统，该系统利用分散的传感器对石化车间内的管道泄漏情况进行检测，在此基础上构建无线网络进行数据传输，将检测节点的情况反映到远程协调器。为了提高管道泄漏位置定位的准确度，避免油气在车间内自由运动造成的多传感器响应误差，本设计将多个检测终端的数据进行智能算法融合，最终得出相对准确的管道泄漏位置。

实用新型内容

本实用新型要解决的技术问题是提供基于无线传感网络和KNN算法的油气管道泄漏检测系统，利用分散的传感器对石化车间内的管道泄漏情况进行检测，提高管道泄漏位置定位的准确度，避免油气在车间内自由运动造成的多传感器响应误差。

为解决上述技术问题，本实用新型采用如下技术手段：

基于无线传感网络和KNN算法的油气管道泄漏检测系统，包括设置在被检测石油化工车间的车间协调器，无线传感检测节点，无线传感检测节点设有气体传感器，车间协调器通过无线网络与无线传感检测节点电联接，车间协调器通过无线网络与中控车间的中控PC电联接，中控PC与车间控制器、记录显示模块电联接。

本技术方案能过在被检测石油化工车间设置车间协调器，无线传感检测节点，利用分散的气体传感器对石化车间内的管道泄漏情况进行检测，在此基础上构建无线网络进行数据传输，将检测节点的情况反映到车间协调器，避免了油气在车间内自由运动造成的多传感器响应误差，提高管道泄漏位置定位的准确度，中控PC将多个检测终端的数据利用KNN算法进行融合，最终得出相对准确的管道泄漏位置。

进一步的优选技术方案如下：

所述的无线传感检测节点设有传感器模块、微处理器模块、无线通信模块和能量供应模块；能量供应模块与传感器模块、微处理器模块、无线通信模块电连接，传感器模块与微处理器模块电连接，微处理器模块与无线通信模块电连接。

所述的传感器模块设有温湿度传感器与气体传感器。

所述的记录显示模块设有显示屏、打印机。

所述的中控PC设有数据处理模块，数据处理模块接收无线传感检测节点的检测数据。

附图说明

图1是基于无线传感网络和KNN算法的石化管道泄漏检测系统总体框图。

图2是终端传感节点结构设计图。

图3是协调器和终端组网流程图。

图4是KNN算法流程图。

附图标记说明：1－中控PC；2－数据处理模块；3－记录显示模块；4－显示屏；5－打印机；6－车间协调器；7－车间控制器；8－无线网络；9－无线传感检测节点；10－气体传感器；11－温湿度传感器；12－传感器模块；13－微处理器模块；14－无线通信模块；15－能量供应模块。

具体实施方式

下面结合实施例，进一步说明本实用新型。

参见图1可知，本实用新型的基于无线传感网络和KNN算法的油气管道泄漏检测系统，由设置在被检测石油化工车间的车间协调器6，无线传感检测节点9组成，无线传感检测节点9设有气体传感器10，车间协调器6通过无线网络8与无线传感检测节点9电联接，车间协调器6通过无线网络8与中控车间的中控PC1电联接，中控PC1与车间控制器7、记录显示模块3电联接。

参见图2可知，所述的无线传感检测节点9设有传感器模块12、微处理器模块13、无线通信模块14和能量供应模块15；能量供应模块15与传感器模块12、微处理器模块13、无线通信模块14电连接，传感器模块12与微处理器模块13电连接，微处理器模块13与无线通信模块14电连接。

所述的传感器模块12设有温湿度传感器11与气体传感器10。

所述的记录显示模块3设有显示屏4、打印机5。

所述的中控PC1设有数据处理模块2，数据处理模块2接收无线传感检测节点9的检测数据。

本实施例能过在被检测石油化工车间设置车间协调器6，无线传感检测节点9，利用分散的气体传感器10对石化车间内的管道泄漏情况进行检测，在此基础上构建无线网络8进行数据传输，将检测节点的情况反映到车间协调器6，避免了油气在车间内自由运动造成的多传感器响应误差，提高管道泄漏位置定位的准确度，中控PC1将多个检测终端的数据利用KNN算法进行融合，最终得出相对准确的管道泄漏位置。

参见图1－4可知，本实用新型系统组成及工作原理如下：

无线传感检测节点9按照其所具备的功能来分，可分为全功能设备（FullFunction Device，FFD）和精简功能设备（Reduced Function Device，RFD）。其中传感节点一般由RFD来实现，可分为传感器模块12、微处理器模块13、无线通信模块14和能量供应模块154个基本部分。传感器模块12快速检测到从管道泄漏出来的气体，采用的是MQ-5和MQ-6气体传感器10，这两种气体传感器10对液化可燃气体、甲烷、丁烷、丙烷灵敏度高，所使用的气敏材料是在清洁空气中电导率较低的二氧化锡(SnO₂)。当气体传感器10所处环境中存在可燃气体时，气体传感器10的电导率随空气中可燃气体浓度的增加而增大。通过转换电路即可将电导率的变化转换为与该气体浓度相对应的输出信号。

微处理器模块13的CPU采用德州仪器出产的CC2530模块，该模块结合ZigBee协议栈，提供了强大和完整的ZigBee解决方案。

车间协调器6和无线通信模块14，进入操作系统之后，首先进行的是车间协调器6的启动，通过zb_StartRequest（）函数调用ZDO层初始化设备函数ZDOInitDevice（）设置网络初始化事件，送给启动设备函数ZDO_StartDevice()处理。在该函数中，调用了网络层的网络形成请求函数NLME_NetworkFormationRequest()来形成网络。对于无线传感检测节点9来说，启动后首先进行的也是设备和网络的初始化，接着调用网络层的NLME_NetworkDiscoveryRequest(),当发现车间协调器6所建立的网络时，无线传感检测节点9会向车间协调器6发送加入网络请求。如果车间协调器6允许其他节点加入网络，则该无线传感检测节点9会接收到车间协调器6发送的加入确认信息，完成网络的加入。

在组网完成后，车间协调器6和终端必须建立绑定关系才能进行数据传输。车间协调器6通过执行zb_AllowBind（）函数，开启允许绑定功能。无线传感检测节点9通过执行绑定设备函数zb_BindDevice（），向车间协调器6发送绑定请求，并进行解析并找到与之匹配的端点。找到之后开始处理绑定请求信息，并向无线传感检测节点9发送绑定响应信息。无线传感检测节点9收到绑定响应信息之后，通过调用应用支持子层的绑定请求函数APSME_BindRequest（）来建立绑定表，并向自己的应用层发送绑定确认信息会后调用函数myApp_StartReporting（）向协调器发送数据信息。

KNN算法融合，首先搜索该检测模式空间，找出最接近泄漏样本的K个检测样本(已知样本)，即K个最近邻，然后对选出的K个最近邻进行统计，如果某类近邻数量最多，就把这个测试样本判定为该类。由于该计算过程较粗糙，因此统计测试样本与 K 个最近邻中各类样本相似度之和，并将其作为该测试样本与各类的相似度，最后把测试样本判决给相似度最大的类。

由于以上所述仅为本实用新型的具体实施方式，但本实用新型的保护不限于此，任何本技术领域的技术人员所能想到本技术方案技术特征的等同的变化或替代，都涵盖在本实用新型的保护范围之内。

Claims

1.基于无线传感网络和KNN算法的油气管道泄漏检测系统，包括设置在被检测石油化工车间的车间协调器，无线传感检测节点，无线传感检测节点设有气体传感器，车间协调器通过无线网络与无线传感检测节点电联接，车间协调器通过无线网络与中控车间的中控PC电联接，中控PC与车间控制器、记录显示模块电联接。

2.根据权利要求1所述的基于无线传感网络和KNN算法的油气管道泄漏检测系统，其特征在于：所述的无线传感检测节点设有传感器模块、微处理器模块、无线通信模块和能量供应模块；能量供应模块与传感器模块、微处理器模块、无线通信模块电连接，传感器模块与微处理器模块电连接，微处理器模块与无线通信模块电连接。

3.根据权利要求2所述的基于无线传感网络和KNN算法的油气管道泄漏检测系统，其特征在于：所述的传感器模块设有温湿度传感器与气体传感器。

4.根据权利要求1所述的基于无线传感网络和KNN算法的油气管道泄漏检测系统，其特征在于：所述的记录显示模块设有显示屏、打印机。

5.根据权利要求1所述的基于无线传感网络和KNN算法的油气管道泄漏检测系统，其特征在于：所述的中控PC设有数据处理模块，数据处理模块接收无线传感检测节点的检测数据。