管道系统泄漏检测的瞬变水击压力波法

管道系统的泄漏影响着瞬变水击波波形的畸变和衰减特性,比较研究了两种阀门关闭激励速度对管道泄漏瞬变检测精度的影响.在此基础上,基于阀门部分快速关闭,提出管道系统泄漏检测的瞬变水击压力波法,即利用第一个瞬变压力波波形上的间断点时刻定位泄漏位置,间断点衰减幅值辨识泄漏量,并通过不计算管道内部计算断面的特征线法理论推导出了泄漏量参数与该衰减幅值之间的关系式.给出了该方法的检测步骤,并对该法进行了数值验证.仿真结果表明该方法简单、有效.     

基于EMD和相关分析的管道泄漏定位检测研究

针对长输管道泄漏检测与定位中噪声干扰问题,提出了一种基于EMD分解和相关分析的管道泄漏检测与定位方法.该方法利用EMD分解特性和相关分析技术,提取了包含故障信息的主要固有模态函数(IMF)分量,增强了泄漏信号的本质特征.通过对所提取的IMF主分量进行重构,消除了不相关分量的干扰,提高了泄漏信号的相关程度,从而提高了定位精度.实验验证了该方法的有效性.     

基于瞬态模型法的输气管道泄漏监测与定位技术

在天然气的输送过程中,管道的泄漏是影响安全生产的一个重要因素,因此泄漏的检测与定位技术研究意义深远.基于流体流动的机理,建立了输气管道的实时瞬态模型,得到了泄漏的检测方法和定位公式;通过大量的室内试验,验证了该方法的有效性.在此基础上,分析了泄漏量和泄漏点的位置对定位误差的影响.研究表明,随着泄漏量的增加,定位误差逐渐减小;当泄漏点距离管线首端较远时,在相同泄漏量的情况下,定位误差相对较小,响应时间短.研究结果对于天然气管道的泄漏检测和定位提供了理论支持.     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换 ,把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号 ,来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数 ,研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性 ,突出小波变换系数的局部极值性。分析表明 ,检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征 ,并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合 ,此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征 ,其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换，把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号，来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数，研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性，突出小波变换系数的局部极值性。分析表明，检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征，并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合，此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征，其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

基于鲸鱼优化算法的变分模态分解和改进的自适应加权融合算法的管道泄漏检测与定位方法

针对管道泄漏检测与定位方法存在负压波传播衰减、噪声干扰大、数据融合率低等3种问题,提出了基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)的变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和改进的自适应加权融合算法(improved adaptive weighted fusion, IAWF)的管道泄漏检测与定位方法。该方法提出了三传感器泄漏检测与定位模型,并利用抗干扰能力强的WOA-VMD算法对原始信号进行消噪处理;然后采用小波分析求消噪信号的奇异点,进一步求出压力变送器检测到负压波信号的时间差;在此基础上,利用改进的自适应加权融合算法对多传感器数据进行融合,最终得到泄漏点的实际位置。实验结果表明：该方法可以有效地滤除噪声分量,获得更精确的融合结果,定位精度高,相对定位误差可以控制在1%以内,为管道泄漏检测与定位提供了一种新方法。     

小波去噪和奇异性分析方法在输油管道泄漏检测中的应用

输油管道中存在的噪声影响了管道泄漏事故的判决,利用瞬态压力波定位泄漏点的关键是准确地确定瞬态压力波传播到管道始末两端的时间差,通过小波阈值去噪和信号奇异点分析方法,可以有效降低管道工况噪声对泄漏信号的干扰,提高瞬态压力波定位的精度.     

管道泄漏源定位中最优小波基变换研究

针对压力管道通孔型泄漏源互相关定位的声发射（AE）信号降噪问题,进行了小波变换系数重构泄漏信号的最优小波基的选取工作。首先分析了管道通孔型泄漏信号的声学特性;然后使用短时傅立叶变换分析了泄漏声发射事件的发生时间,用于获得其在该时间段内的基本时域波形,同时对比基本时域波形与标准小波基的相似性删选出合适的小波基;进一步,通过分析小波变换定位泄漏声发射事件的频率分布确定最优小波基。同时考虑到声速对定位管道泄漏的影响,对管道声速进行现场测量标定。最后以最佳小波基的小波变换系数作为重构信号开展基于互相关的定位实验。实验结果表明,选择横波的波速作为管道检测的声速时,最佳小波基为“morlet”的小波变换系数作为重构信号能够很好地剔除噪声提高管道定位精度。     

基于过程信息融合的管线泄漏诊断

根据管线泄漏瞬态过程持续时间较短以及干扰工况较多的特点,提出了基于过程信息融合的管线泄漏检测方法。对管线泄漏特征进行了分析,并介绍了基于过程平稳熵、双通道奇异谱熵和双通道能谱熵的过程信息熵特征提取方法。将过程信息熵应用于对管线泄漏的识别,并利用GPS时间标签定位法结合GIS定位信息进行精确诊断。利用该方法对西部成品油管线进行泄漏监测,结果显示,基于过程信息融合的管线泄漏监测方法具有较好的实时性和抗干扰能力,提高了泄漏诊断的准确性和定位的精确性。     

基于卡尔曼滤波器的管道泄漏检测技术研究

管道泄漏检测技术是保障管道安全生产的重要手段.应用Kalman滤波器对采得的输油管道原始压力数据进行实时性滤波,以消除噪声干扰、提高信噪比;利用滤波后的信号进行输油管道泄漏的报警和定位.依据虚拟仪器理论,设计了卡尔曼滤波的LabVIEW程序模块,设计的模块可以直接嵌入到现有的管道泄漏实时监测系统中.实验数据表明Kalman滤波器可大大提高输油管道泄漏报警的可靠性及其定位精度.     

基于压电式压力传感器的压力容器气密性检测方法

针对低压条件下压力容器气密性检测中存在的微小泄漏检测易受环境噪声干扰、漏点定位困难、对气体介质具有选择性等问题,提出一种基于压电式压力传感器的压力容器气密性移动式检测方法。利用压电式压力传感器检测压力容器漏孔处产生的气体射流,克服了检测仪器对气体介质的选择性;采用气密性移动检测方式,利用检测用传感器可以接近压力容器器壁外表面的特点和仪表的实时计算能力,克服了环境噪声对检测结果的干扰,同时又提高了气密性检测的灵敏度和漏点定位精度,实现了低压条件下微小泄漏的检测。低压容器气密性检测的测试结果验证了所提方法的可行性和有效性,为压力容器的气密性检测提供了一种新的解决思路。     

基于结构化压缩感知方法的管道检测应用研究

根据压缩感知(CS)理论及管道泄漏信号特征,提出管道泄漏信号结构化测量矩阵部分重构(SRMPR)的压缩采样和检测定位方法。该方法以远低于Nyquist采样率对管道泄漏信号同步实现压缩采样,并在部分重构过程中实现泄漏检测定位。与传统相关定位法的仿真实验比较的结果表明,当信号长度为4096时,SRMPR方法比传统相关定位方法精确度提高0.34%;当压缩采样比为5%时,重构信噪比达到30.44dB。本文所提方法能够重构管道泄漏信号重要特征,具有可行性和有效性,可以满足管道泄漏信号实时检测定位的需求。     

基于模糊核聚类图像分割的气体泄漏定位研究

针对传统泄漏检测和定位方法中低效性和低抗干扰性等方面的问题,提出了一种基于红外热像图的气体泄漏检测和定位的方法. 该方法利用红外热像仪拍摄充气前后被测容器的红外热像图,并对获得的热像图进行图像增强和加权差分处理,提出基于带有温差因子的模糊核聚类分割算法来处理容器的红外热像图,对泄漏位置及边界的提取. 通过引入与目标区域温度范围相关的参数-温差因子,对于不同温度范围热像图的噪声具有良好的自适应抑制能力,增强了图像分割的鲁棒性. 实验结果表明,该方法准确并且高效,能够获得准确的泄漏检测及定位结果,泄漏检测能力可达到10 mL/min(@0.1 MPa).      

基于三阶累积量一维切片的微地震信号时延估计

由于微地震有效信号易受环境噪声的干扰,严重影响时延估计值获取的准确性.基于此,提出了基于三阶累积量一维切片的方法进行微地震信号时延估计.首先计算信号的三阶自累积量和互累积量,为减少运算量满足野外实时要求取其一维切片,最终通过准则函数求取时延值.相对于传统的互相关方法,该方法对相关性未知的高斯噪声具有不敏感的特点,对相关高斯噪声有更强的抑制能力.仿真结果表明,在添加信噪比为-5~15dB的随机高斯噪声和相关高斯噪声时,其时延检测概率和均方根误差优于互相关方法.在实际资料应用中,对实际微地震噪声进行了概率分布统计分析,并且基于井地联合监测方式,选取井中信号作为参考道对地面资料进行时延值的求取.仿真和实际资料处理验证了该方法的有效性和实用性.     

长输油管道泄漏检测与定位技术研究进展

长输油管道泄漏事故不仅会造成重大经济损失,而且会给生态环境带来灾难性的破坏,因此对长输油管道进行在线实时监测与快速精准定位是保障管道安全运行的核心要素。首先对目前国内外常用的泄漏检测技术进行了分类总结,其次详细论述了长输油管道泄漏检测技术原理、性能及其优缺点,并对长输油管道泄漏检测中存在的微小泄漏、缓泄漏等难点问题进行了重点评述。最后在全面总结现有研究成果的基础上,对长输油管道泄漏检测技术的发展潜力、应用前景、目前存在的问题以及如何进行下一步研究进行了深刻的分析和展望,认为干涉型分布式光纤传感法联合深度学习模式识别技术可以更好地实现远距离输油管道泄漏检测领域的智能化、高效化,并在未来的泄漏检测领域具有良好的应用前景。     

基于多传感器融合的埋地输水管道泄漏声发射定位方法

针对无裸露埋地输水管道泄漏源定位难度大、精度差的问题,利用声发射技术,基于贪心策略思想与声发射波衰减理论,构建了多传感器融合策略的埋地输水管道泄漏源定位算法。通过搭建埋地输水管道泄漏模拟试验平台,开展埋地输水管道泄漏试验,对泄漏源定位算法进行验证。试验结果表明：该算法应用贪心策略思想优化了泄漏源检测区域,结合声发射多传感器融合分析,实现了埋地输水管道泄漏源精准定位,定位点平均误差为6.52%,定位区域面积占检测面积3.79%。所提出的埋地管道泄漏源定位方法,能够实现输水管道位置未知情况下泄漏源的精确定位,有效提高泄漏源定位的工作效率,可为埋地供水管网泄漏源定位提供理论和方法基础。     

A Fast Leak Locating Method Based on Wavelet Transform

The problem of leak location is actually a time delay estimation (TDE) problem. Since most existing TDE methods may encounter the problem of high computational complexity when used for online leak location. This paper presents a fast leak locating method based on wavelet transform (WT). The method first gets a rough estimate of the time delay from the WT coefficients of the pressure signals at the largest scale, then keeps refining the estimate using WT coefficients on smaller and smaller scales. Quantitative analyses and test results based on real data show that the method reduces the computational complexity while maintaining the time delay estimation accuracy.