基于改进的经验模态分解方法的热网管道泄漏检测方法

管道泄漏检测技术是保障管道安全生产的重要手段。为了延长管道使用寿命、及时发现和处理管道泄漏事故,通常采用基于声波检测的管道泄漏检测方法。对基于声波检测的热网管道泄漏检测方法进行了研究。对经验模态分解方法进行了分析,针对其存在的端点效应问题提出了一种改进的方法,经过仿真实验和性能对比,验证了方法的有效性和优越性。将这种改进的EMD算法应用在热网管道泄漏检测中,取得了较好的管道信息处理效果。     

基于VMD改进算法的气体管道泄漏检测

为提取气体管道声波信号中的泄漏成分并进行重构,提出一种结合VMD( VMD: Variational Mode Decomposition) 和误差能量算法的特征提取方法。该方法首先利用油气管道泄漏检测系统模拟气体管道的微小泄漏,并采集泄漏声波信号; 然后利用VMD 算法将采集到的泄漏声波信号分解为一系列带宽受限的固有模态;随后,使用误差能量算法选择有效模态; 最后,利用有效模态进行信号重构。通过仿真分析发现,该改进算法可以提取有效模态,利用该方法处理气体管道微小泄漏声波信号,能有效滤除噪声并重构原始信号。     

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.     

气液两相流管道泄漏流场特性数值模拟分析

气液两相流管道声波泄漏检测技术在研究过程遇到流动参数无法准确测量难题,不能充分了解泄漏声源特性,阻碍了声波泄漏检测技术的发展.基于多相流体流动过程中声场和流场是密不可分的,且两者之间相互作用、相互影响.为补充实验研究和理论分析不足,利用ANSYS软件,建立了简化的管道泄漏几何模型,采用Fluent动网格技术和自定义函数编程实现气液两相流管道泄漏开启过程和完成的流场模拟.通过对比分析泄漏流场各参数变化分析得到泄漏声源特性,与理论相验证.进一步分析分层流、波浪流、段塞流三种流型下泄漏过程流场参数变化,得到各流型泄漏开启过程的声场变化,深入探讨气液两相流管道泄漏声源产生机理,为声波检测技术提供理论支持.     

声波法直埋热水供热管道泄漏检测定位

为快速诊断供热管网泄漏,提升供热管网运行安全,搭建了供热管道泄漏检测与定位的试验台,采用加速度传感器进行声波测量,研究供热管道不同运行压力、温度、泄漏孔径、漏点位置等对供热管道泄漏声波特性与漏点定位的影响。结果表明:供热管道未泄漏时背景噪声能量集中在0~1000Hz,泄漏后的声波能量集中在1200~2400Hz和3200~4000Hz范围。管内压力和泄漏孔径增大后,泄漏声波信号幅值增大,信号能量增强,高频段能量占比增加,漏点定位精度提高;而温度升高后,泄漏声波信号幅值减小,信号能量减弱,低频段能量占比增加,漏点定位精度下降;漏点相对位置对漏点定位精度影响小,带通滤波处理后,漏点定位精度明显提高。     

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。     

基于非平衡数据处理的管道泄漏检测与定位研究

针对管道运行状态数据的非平衡性会造成管道泄漏诊断准确率下降的问题,提出了一种基于非平衡数据的管道泄漏检测与定位方法.首先,将管道各工况非平衡数据采用基于K均值聚类的欠采样方法处理,使其达到数据平衡.然后,将Fischer-Burmeister函数引入到双支持向量机学习过程中,以避免目标函数求解时矩阵的求逆计算,并将平衡数据作为改进双支持向量机算法的输入,识别管道泄漏.采用相关分析法实现泄漏点定位.根据Flowmaster搭建的管道模型,运用该方法识别管道泄漏.仿真实验表明,与经典双支持向量机和拉格朗日双支持向量机相比,该方法能更快速识别管道泄漏孔径及定位.     

基于谐波小波分析的管道小泄漏诊断方法

在长输管道泄漏诊断过程中,复杂噪声背景下的管道小泄漏信号往往难以检测,更无法准确提取小泄漏负压波信号拐点进行泄漏点定位,为此提出基于谐波小波分析技术的小泄漏信号识别与负压波拐点准确提取方法.介绍r谐波小波分析的基本原理及其快速算法,利用谐波小波时频图、时频等高线图以及时频剖面图挖掘管道泄漏敏感特征,准确提取负压波拐点,实现了对长输管线小泄漏的故障诊断.现场采集复杂噪声背景下的输油管道小泄漏信号,分别采用Daubechies小波与谐波小波进行分析对比.试验结果表明,谐波小波泄漏检测法在噪声干扰下对小泄漏信号识别的准确率较高,为长输管道安全输送提供了可靠的保障.     

基于PSO-FCM的长输管道泄漏检测方法

为了提高长输管道泄漏检测的准确率,将改进模糊C均值算法应用于长输管道泄漏检测研究.在传统模糊C均值算法的基础上引入粒子群算法,对其寻找聚类中心的迭代过程进行优化,用粒子群算法替代模糊C均值的梯度下降法,以提高模糊C均值算法的聚类效率和准确率.然后分别用所得的基于粒子群优化的模糊C均值聚类模型、传统模糊C均值聚类模型以及...     

基于遗忘加权的变步长自适应管网泄漏定位方法

供水管道发生泄漏时会产生泄漏声信号,为克服声信号传播速度不确定对泄漏定位的影响,提出基于三传感器泄漏检测与定位模型,解决声速依赖经验值的问题;对变步长的LMS自适应滤波算法做了改进,在步长因子迭代过程中引入历史误差的遗忘加权和进行补偿,同时加入滑动窗,提高收敛速度的同时降低稳态失调.研究结果表明:该方法能够实现准确的时延估计,在保持较小稳态失调的基础上提高算法的收敛速度,提高管网泄漏的定位性能.     

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。     

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。     

基于压电传感器的管道泄漏监测仪的研制

提出了通过提高输油管道泄漏信号的信噪比进而提高泄漏检测的可靠性和灵敏度的方法；在定量分析、比较压阻式压力传感器和压电式动态压力传感器各自信号的特征和信噪比的基础上，提出了基于压电传感器的管道泄漏监测方法。阐述了基于压电传感器的管道泄漏监测、定位原理以及基于MSP430F149单片机的管道泄漏监测仪软、硬件设计方法及实现。现场泄漏检测试验结果表明，基于压电传感器的管道泄漏监测仪可以较好地提高泄漏检测的可靠性和灵敏度。     

基于模糊RBF神经网络的管道泄漏检测方法

针对模糊BP神经网络在管道泄露检测与估计中存在网络构建训练速度慢、易陷入局部最优等问题,提出将模糊RBF神经网络方法应用于管道的泄漏检测与估计.首先依据管道泄漏时流量、压力的变化机理,将采集到的实际运行中管道内的流量差与压力差信号模糊化后作为RBF神经网络的输入,以泄漏尺寸大小的置信度作为网络的输出,并结合专家先验知识所得的模糊规则,构建管道泄漏检测的模糊RBF神经网络.进而以实际管道运行数据对其进行离线仿真测试,仿真结果表明模糊RBF神经网络克服了模糊BP神经网络的不足,提高了泄漏估计的精度,使网络构建更加高效、优化.     

集输管线泄漏检测系统结构设计

采用负压波法检测管线泄漏信号．负压波信号由设置在管线两端的传感器拾取，根据压力波的梯度特征和压力变化率的时间差，利用相关信号处理方法判断泄漏程度和泄漏位置．同时根据大庆油田管线实际要求，采用GPS时间校对和无限扩频网，实现远程数据传输和泄漏自动检测．该项研究有利于保护国家资源，保护自然环境．     

输气管道泄漏音波信号传播特性及预测模型

输气管道泄漏音波在管内传播过程中发生衰减,在安装音波传感器前必须明确管内音波信号的传播距离。综合考虑介质黏滞吸收和热传导作用及特殊管件(弯管、分支及变径管)的吸收作用,建立泄漏音波在管内传播模型。利用改进的小波分析法对泄漏音波信号时频域特征进行分析,模拟分析不同特殊管件对音波传播的影响,并利用高压泄漏试验装置对建立的传播模型进行验证。结果表明:泄漏音波在管内以平面波形式传播,泄漏信号幅值能量占优的频带主要集中在0～0.366 Hz及2.93～46.88 Hz内,直管和弯管对音波衰减影响较小,只有分支和变径(变径流量计、阀门)对音波传播影响较大;得到的拟合音波吸收系数与理论吸收系数吻合较好,模型计算结果较为准确,可提高音波泄漏检测的准确性。     

基于LPV模型GRNN输气管道音波定位算法

针对输气管道泄漏检测及定位问题以及管道内气体可压缩、检测难等特点,建立了输气管道线性变参数(LPV)模型,并设计了广义回归神经网络(GRNN),以理论时间差为模型输入,以对应的管道各点位置为期望输出.采用音波法对输气管道进行泄漏故障诊断与定位.结合具体实例并采用现场数据进行仿真研究,结果表明:采用基于LPV模型的GRNN输气管道泄漏故障音波定位算法是一种有效的方法,可使预测值准确地跟踪真实值,实验结果为输气管道泄漏故障检测与定位的工业应用提供了可靠的依据.     

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。     

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.