基于泄漏瞬变模型的管道泄漏检测与定位方法

目前基于模型的管道泄漏检测与定位方法在泄漏瞬态过程中难以稳定定位,造成定位时间过长,无法及时排除泄漏故障.基于特征线法,对管道泄漏瞬变信号的产生和传播进行研究,提出基于泄漏瞬变模型的管道泄漏检测与定位方法.该方法能够在泄漏瞬态过程中进行定位,缩短了模型法的定位时间.通过仿真研究和实际管道的实验验证对该方法的定位时间、定位持续时间、定位精度和噪声的影响等进行分析和讨论.实验结果表明该方法具有快速定位能力,可适用于突发泄漏和缓泄的检测和定位.但该方法的定位持续时间有限,测量信号中的噪声会影响该方法的定位精度、定位稳定性和定位响应速度.     

负压波输油管道泄漏检测技术研究

管道输送以自己独特的优点在国民经济中占有重要的地位,然而由于各种原因,管道泄漏事故频频 发生,不仅造成资源损失和环境污染,而且会带来巨大的财产损失和人员伤亡。为保障管道安全运行和将泄漏事故造成的危害减少到最小,需要研究泄漏检测技术以获得更高的泄漏检测灵敏度和更准确的泄漏点定位精度。针对这个问题,本文主要介绍了负压波泄漏检测技术,分析了其检测定位原理以及影响准确定位的关键因素,最后说明了管道泄漏检测系统的设计与构成。     

飞机压力加油系统管道泄漏检测方法研究

提出基于最小阶非线性观测器的设计方法，通过对管路两端点处的压力流量在线采集处理，运用状态解耦技术，选择适当的状态线性变换方式，有效地分离出反映管路中间节点状态的残差数值，进而对非线必状态方程序列生成相应的系统残差集，以达到对管内泄漏的有效定位，该方法在飞机压力加油系统地面模拟试验中成功地进行了验证，得到了较为满意的结果。     

泄漏检测在延长管道的应用

本论述针对油田管道泄漏检测的方法进行了简单介绍,重点对延长油田泄露检测应用的瞬态负压波法的原理、泄露判断及波率确定等方面进行阐述,并对管道泄漏检测定位系统在延长管道的应用案例做了详细介绍。     

基于图像处理的管道泄漏检测与定位

压力曲线上的负压波是管道泄漏的征兆.为快速检测和准确定位压力曲线上的负压波,提出了一种基于图像处理的方法.该方法将压力数值转化为图像灰度值,将压力曲线上的负压波起始点定位等价为图像处理中的边缘检测.利用灰度统计直方图计算一段压力曲线前半段的主流数值,如果压力曲线的后半段偏离主流数值,则表明检测到负压波.对此压力曲线进行灰度拉伸变换,使负压波更为凸显.试验研究表明,该方法可减少系统的误报和漏报,提高定位的精度.     

在长输管道中泄漏检测系统的应用

文中介绍了安装泄漏检测系统的必要性,泄漏检测系统在长输管道中的应用原理及检测方法。     

天然气管道泄漏点的定位检测方法研究

将负压波法应用到天然气输气管道的泄漏检测与定位中,分析了影响负压波传播速度的因素,修正了定位公式,利用小波技术对负压波信号进行了消噪处理并捕捉了压力突降点,提高了检测灵敏度与定位的精度,仿真实验证明了此方法的有效性.     

微型GPRS无线数字通讯管道泄漏检测系统

介绍了一种新型的管道泄漏检测定位报警系统,该系统应用了掌上电脑数据采集分析系统、GPRS无线数字通讯系统等数字化、信息化技术,使得检测单元具有体积小,安装简便和数据传输快捷并且占用通讯资源少等特点,这种新型的管道泄漏检测定位报警系统可以广泛应用于输水、输油和输气的管道。     

管道泄漏的压力测量诊断方法实验研究

介绍了一种基于通过测量压力检测管道泄漏的方法，它不需要测量其他物理量，且具有一定的抗干扰能力，实验证明这是一种可行的管道泄漏检测方法。     

基于神经网络的管道泄漏检测方法及仪器

研究了管道泄漏后形成多相湍射流所引发的应力波在管壁中的传播机理,分析了泄漏引发的管道横振、纵振和圆环振动,提出一系列应力波特征提取指标及其离散数据算法。首次提出了以泄漏信号特征指标构造神经网络输入矩阵,建立对管道运行状况进行分类的神经网络模型以检测管道泄漏故障的发生。实验研究了这一新理论的有效性并设计了适用于工业应用的管道检测仪器。     

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.     

声发射检测技术在管道泄漏信号识别中的应用

对基于声发射技术的管道泄漏检测这一新方法进行了实验研究。从声发射技术的基本理论入手,分析了声发射技术的特点及检测原理,掌握了声发射信号的分析处理方法及源定位技术,然后进一步将声发射检测技术应用于输油管道的泄漏检测,建立了管道泄漏声发射检测模型,并建立了两种泄漏定位模型。对整个检测系统进行了设计,并进行了管道泄漏声发射实验,对管道泄漏声发射信号的特征进行了分析和提取,为进一步的实验研究及现场应用打下基础。     

输油管道泄漏检测技术综述

为进一步改善输油管道泄漏的检测方法, 概述了目前一些常用的输油管道泄漏检测方法, 如直接检测 法、 负压波检测法和基于神经网络的检测方法等。 分析了这些检测方法在应用时的优缺点。 然而, 随着对输油 管道泄漏检测要求的提高, 这些检测方法不能满足人们的要求, 仍需要进一步改善。 同时, 将深度学习引入了 输油管道的泄漏检测中。 深度学习是在神经网络基础上的进一步发展, 它在许多方面上的应用弥补了该应用 基于神经网络方法存在的不足。 其中, 深度学习已经在图像和语音识别应用中取得了成功。 这些情况为以后 将深度学习应用于输油管道的泄漏检测提供了部分理论支持。     

供水管道检漏方法的合理选择

介绍了几种城市给水系统的检漏方法,并时各检漏方法的优缺点、检漏效果和经济效益进行了比较,指出音听检漏法是最为经济实用的方法.     

基于STA/LTA的输油管道泄漏检测方法

研究了将微震检测中的STA/LTA方法与负压波检测法相结合,并应用于输油管道泄漏检测的技术方法.根据管道泄漏时产生的负压波波形与微震信号初至的相似性,可利用STA/LTA方法对该特征波形进行准确的提取和捕捉,并通过对比管道首末站检测到该特征波形的时间差,对泄漏点位置进行定位.研究表明该方法可有效识别突变的负压波信号,并减少传统泄漏检测方法中小波变换等信号处理方法带来的计算复杂性.室内实验结果表明,将STA/LTA应用于输油管道泄漏检测具备可行性且能够有效识别负压波信号.     

改进的PSO-VMD算法及其在管道泄漏检测中的应用

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法分解后有效模态分量选择困难以及去噪效果不理想等问题,将粒子群(PSO:Particle Swarm Optimization)与VMD算法结合,提出一种基于混沌和Sigmoid函数改进PSO的优化算法.利用改进的PSO算法优化V...