基于廣義概念的城市燃?xì)夤艿佬孤┚_定位*

郝永梅徐明李秀中毛小虎嚴(yán)欣明岳云飛

（1．常州大學(xué)環(huán)境與安全工程學(xué)院　江蘇常州213164；2．江蘇省特種設(shè)備安全監(jiān)督檢驗研究院常州分院　江蘇常州213016）

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基于廣義概念的城市燃?xì)夤艿佬孤┚_定位*

郝永梅1徐明1李秀中2毛小虎2嚴(yán)欣明2岳云飛2

（1．常州大學(xué)環(huán)境與安全工程學(xué)院江蘇常州213164；
2．江蘇省特種設(shè)備安全監(jiān)督檢驗研究院常州分院江蘇常州213016）

摘要為了準(zhǔn)確地檢測城市燃?xì)夤艿佬孤?，提出了一種基于廣義概念的管道泄漏檢測定位方法。聲發(fā)射技術(shù)對于管道泄漏的檢測、定位是一個極好的工具，但由于泄漏源的傳播容易受到周圍背景噪聲以及復(fù)雜工況的影響，其定位誤差較大。基于時延估計的互相關(guān)信號處理方法被廣泛用于管道泄漏檢測定位，但由于泄漏應(yīng)力波傳播通道的動態(tài)特性，使得源信號在傳播過程中會產(chǎn)生波形變化，給互相關(guān)函數(shù)峰值位置的確定帶來困難。由此引入廣義相關(guān)分析方法，通過對信號進行前置濾波，在一定程度上減少了傳播通道動態(tài)特性因素對泄漏點定位的不利影響，得到了更為準(zhǔn)確的時延估值。在此基礎(chǔ)上，通過模擬實驗，編寫Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼，構(gòu)造GRNN模型，進一步預(yù)測定位。結(jié)果表明，GRNN預(yù)測的聲發(fā)射檢測值、互相關(guān)定位值以及廣義相關(guān)定位值，相比之前定位精度分別得到提高，其中基于廣義相關(guān)的延時估計方法定位最為精確，將該方法用于工程實際中，可以更加精確地定位出泄漏點。

關(guān)鍵詞管道泄漏互相關(guān)分析廣義相關(guān)分析廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

The Precise Location of City Gas Pipeline Leak Based on the Generalized Concept

HAO Yongmei1XU Ming1LI Xiuzhong2MAO Xiaohu2YAN Xinming2YUE Yunfei2
（1．School of Environmental and Safety Engineering，Changzhou University Changzhou，Jiangsu 213164）

Abstract In order to accurately detect leakage of city gas pipeline，a method is proposed based on broad concept of leak detection and location of pipeline．Acoustic emission technique is an excellent tool for the pipeline leak detection and loca-tion，but because the spread of the leak source is susceptible to the surrounding background noise and the impact of complex conditions，its positioning error is greater．The methods based on delay estimation cross－correlation signal processing are widely used in pipeline leak detection and location，but due to the dynamic characteristics of leakage stress wave propagation path，the source signal in the communication process will produce changes in waveform and the peak position to cross－cor-relation function determination difficult．Thus the generalized correlation analysis is introduced．To a certain extent，the ad-verse effects of the dynamic characteristics of the propagation path of the leak location factors are reduced by pre－filtering the signal and a more accurate estimate of the delay is achieved．On this basis，through simulation experiments，the matlab neural network code is compiled and GRNN model is constructed to further predict location．The results show that，GRNN predicted value of acoustic emission detection，cross－correlation values and generalized targeting positioning value are im-proved，compared to the previous positioning accuracy，among which the delay estimation based on generalized method of lo-cating is most accurate，if the method is used in engineering in practice，it will more accurately locate the leak．

Key Words pipeline leakage correlation analysis generalized correlation analysis generalized regression neural network

0　引言

城市燃?xì)夤艿涝跒槿藗兊纳a(chǎn)、生活提供了極大便利的同時，也帶了很大的安全隱患。由于腐蝕、焊縫缺陷、振動及沖刷等原因引起的管道泄漏和法蘭、螺紋口及填料函等連接部位的泄漏變得日益嚴(yán)重。管道泄漏一直是管道運輸中的一個難題，它不僅給社會和企業(yè)帶來經(jīng)濟損失，資源浪費，而且造成環(huán)境污染，影響人們的正常生活。因此，研究靈敏、可靠的管道泄漏檢測方法，方便快速地查找到泄漏源，有利于泄漏事故的及時搶修，減少泄漏帶來的損失，因而具有重要的經(jīng)濟價值和社會意義［1－2］。傳統(tǒng)的管道巡檢方式發(fā)現(xiàn)泄漏采用人的視覺和聽覺相結(jié)合的辦法，這種方法易受人的生理因素的制約和勞動經(jīng)驗的影響，且對巡檢人員的工作技能要求較高，加上外界其他各種因素的干攏，人工巡檢的效果并不十分理想，特別是對細(xì)微的管道泄漏，是人力所不能及的。所以，有必要研究高效的管道泄漏檢測儀器和檢測方法，來取代人為判斷，使對管道泄漏的檢測更加精確和快速。利用計算機強大的數(shù)字信號處理能力，可開發(fā)出較硬件更加靈活方便、多通道、分布式的泄漏檢測模塊，使泄漏檢測與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等信號處理技術(shù)相結(jié)合，可實現(xiàn)對復(fù)雜管道系統(tǒng)的實時監(jiān)測。本文采用軟、硬件相結(jié)合的方法，在將聲發(fā)射技術(shù)應(yīng)用于管道泄漏檢測獲得數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，首先采用相關(guān)分析軟件處理方法進行定位，鑒于泄漏聲波傳播通道的動態(tài)特性給相關(guān)分析帶來的不利影響，進一步提出應(yīng)用廣義相關(guān)分析理論的泄漏定位方法以得到較為準(zhǔn)確的時延估計，最后通過Matlab軟件編寫代碼，構(gòu)造廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Generalized Regression Neural Network，GRNN）模型，把聲發(fā)射檢測值、互相關(guān)定位值以及廣義相關(guān)定位值代入模型進行預(yù)測逼近，得出誤差最小的泄漏點定位值，選取最精確的方法運用于工程實際中。

1基于廣義聲發(fā)射信號的管道泄漏檢測原理

壓力管道泄漏所產(chǎn)生的聲發(fā)射信號是廣義的聲發(fā)射信號，管壁本身不釋放能量，只是作為一種傳播介質(zhì)。泄漏過程中，在泄漏點處由于管內(nèi)外壓差，使管道中的燃?xì)庠谛孤┨幮纬啥嘞嗤纳淞鳎@一射流不但使流體的正常流動發(fā)生紊亂，而且與管道及周圍介質(zhì)相互作用向外輻射能量，在管壁上產(chǎn)生高頻應(yīng)力波。這種應(yīng)力波通過漏孔管道的管壁傳播，如果將超聲傳感器置于管道的外壁上，接收這種具有聲能的應(yīng)力波，并將這種聲音轉(zhuǎn)換成電信號，再通過A／D轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號在計算機終端上顯示出來，就可以實現(xiàn)泄漏的檢測與定位［3］。定位原理如圖1所示。如在管道上游A點和下游B點兩傳感器之間有1個聲發(fā)射源產(chǎn)生聲發(fā)射信號，到達A傳感器的時間為T1，到達B傳感器的時間為T2，該信號到達兩個傳感器之間的時差為：Δt＝T2－T1，如以D表示兩個探頭之間的距離，以v表示聲波在試樣中的傳播速度，則聲發(fā)射源距A傳感器的距離d可由下式得出［4］：

圖1聲發(fā)射源時差定位原理

由于環(huán)境等因素影響，實測的泄漏信號會受到噪聲的干擾，尤其是城市燃?xì)夤艿?，其相對于長輸管道，壓力比較低（中低壓管道居多），管徑較小，管網(wǎng)節(jié)點多，位于城市交通干道旁或居民區(qū)內(nèi)，周圍環(huán)境較為復(fù)雜，在能被地面檢測到泄漏前大多呈小泄漏狀態(tài)，如果直接用和去確定，會產(chǎn)生較大的誤差。為克服噪聲的影響，提高定位精度，通常要對信號進行處理，以確定的準(zhǔn)確性。

2基于廣義相關(guān)分析的管道泄漏定位

2．1基于互相關(guān)分析的泄漏定位

管道泄漏定位屬于時延估計問題，在管道泄漏檢測與定位系統(tǒng)中，廣泛采用相關(guān)分析方法進行時間差的估計。管道泄漏源信號從泄漏點向管道上下游傳播，信號和分別為上下游傳感器A和傳感器B接收到的信號，則可得［5］

式中，h1（t）和h2（t）分別為泄漏源到上下游傳感器之間管段的脈沖響應(yīng)函數(shù)，?表示卷積，n1（t）和n2（t）分別為噪聲信號，這里假定其與泄漏源信號s（t）不相關(guān)。實際應(yīng)用中，可采用快速傅里葉變換大大降低總計算量，計算出信號x1（t）和x2（t）的互功率譜Gx1，x2（ω），再通過對Gx1，x2（ω）進行傅里葉快速變換得到其互相關(guān)函數(shù)［6］。

由互相關(guān)傅里葉變換計算流程得

式中，τ為互相關(guān)函數(shù)Rx1，x2的峰值所對應(yīng)的上下游傳感器接收到信號的時間差的估計值為沖激函數(shù)，的傅里葉逆變換。

2．2廣義相關(guān)分析的管道泄漏定位

廣義相關(guān)分析是在相關(guān)分析基礎(chǔ)上發(fā)展而來的，通過對信號前置濾波得到更好的估計結(jié)果［7］，可以有效減少緩慢泄漏、管道動態(tài)特性等因素引起的泄漏信號不規(guī)則對定位的影響。廣義相關(guān)分析法的計算流程如圖2所示。

圖2廣義相關(guān)分析法的計算流程

式中，Gx1，x2（ω）為信號x1（t）和x2（t）的互相關(guān)功率譜。由此可得，其互相關(guān)函數(shù)為［9］

3廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燃?xì)夤艿佬孤┒ㄎ活A(yù)測

3．1廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

GRNN具有很強的非線性映射能力和柔性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及高度的容錯性和魯棒性，適用于解決非線性問題。其算法中使用徑向基函數(shù)運算，具有較好的泛化能力、逼近能力及快速學(xué)習(xí)特點，而且能逼近任意類型的函數(shù)，仿真精度高，即使在樣本數(shù)據(jù)較少時預(yù)測效果也較好，具有良好的實用性［10－11］。基于此，采用GRNN建立燃?xì)夤艿佬孤┒ㄎ活A(yù)測模型，對城市燃?xì)夤艿佬孤┻M行精確定位。

如圖3所示，GRNN由4層構(gòu)成，分別為輸入層、模式層、求和層和輸出層。對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)輸入X＝［x1，x2，…，xn］T，其輸出層為Y＝［y1，y2，…，yk］T

3．2城市燃?xì)夤艿佬孤〨RNN定位模型

選擇一組最能反映期望輸出變化原因的輸入變量直接關(guān)系到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的性能。根據(jù)1節(jié)可知，管道的泄漏位置主要與時差Δt和聲波速度有關(guān)，聲波傳播速度v與管道壓力P、傳感器間距D、管道內(nèi)徑R、管道內(nèi)介質(zhì)流量Q等有關(guān)。因此，以進出口壓力P、傳感器間距D、管徑R、進出口流量Q和進出口溫度T等8個數(shù)據(jù)指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)輸入變量，分別以聲發(fā)射檢測定位值、互相關(guān)計算值和廣義互相關(guān)定位值為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出變量構(gòu)建GRNN，如圖3所示。

圖3基于GRNN管道泄漏預(yù)測模型

表1模擬實驗數(shù)據(jù)樣本（輸入樣本）

表2樣本數(shù)據(jù)（目標(biāo)樣本）

實驗室模擬燃?xì)夤艿佬孤┒ㄎ贿M行試驗，泄漏點位于2 600 mm處，選取壓力分別為0．15，0．2，0．3 MPa做3組模擬試驗，每組取樣3次，共9組數(shù)據(jù)，其中1～7組作為訓(xùn)練樣本，8～9組作為目標(biāo)樣本，見表1和表2。

在獲得輸入和輸出變量后，對其進行歸一化處理，將數(shù)據(jù)處理為區(qū)間［0，1］之間的數(shù)據(jù)，歸一化處理的公式如下［12］：

對數(shù)據(jù)歸一化處理后進行樣本訓(xùn)練。經(jīng)歸一化處理后，確定適合的光滑因子。對于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，光滑因子的大小對網(wǎng)絡(luò)的最終逼近精度有著比較大的影響。理論上講，SPREAD越小，對函數(shù)的逼近越精確，但是逼近的過程越不平滑；SPREAD越大，逼近過程就比較平滑，但是逼近誤差會比較大［13－14］。因此，需要不斷調(diào)整SPREAD來確定最佳值，從而減少模型的誤差?？疾旃饣蜃拥娜≈捣秶鸀?．1～0．5。訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的逼近誤差和預(yù)測誤差分別見圖4和圖5。

圖4網(wǎng)絡(luò)的逼近誤差

圖5網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差

3．3實驗分析

在此試驗中，通過訓(xùn)練，由圖4和圖5可見，當(dāng)光滑因子為0．1，無論是逼近性能還是預(yù)測性能，誤差都比較小。隨著光滑因子的增加，誤差也在不斷增加。

從誤差的角度考慮，光滑因子取0．1，此時網(wǎng)絡(luò)的輸出為

經(jīng)過反歸一化處理后，得到的結(jié)果為

經(jīng)過對其中兩組數(shù)據(jù)處理分析可知，聲發(fā)射檢測值、互相關(guān)定位值以及廣義互相關(guān)定位值都在一定程度上提高了定位的精確度。然后分別采取上述方法，變換不同的訓(xùn)練樣本和目標(biāo)樣本進行預(yù)測，得到數(shù)據(jù)結(jié)果見表3。以上3個輸出變量的預(yù)測值平均值為2 387，2 495和2 652?？梢钥闯?，經(jīng)過GRNN處理的值，相比之前得到很大程度的提升，更加接近泄漏點的真實值。由圖6和圖7可以進一步看出，廣義互相關(guān)定位值更加接近泄漏點的真實值。mm

圖6真實值和定位值對比

圖7 GRNN預(yù)測值和真實值對比

表3 GRNN處理過的數(shù)據(jù)

4城市燃?xì)夤艿垃F(xiàn)場泄漏定位應(yīng)用分析

4．1現(xiàn)場應(yīng)用分析

對某市位于人民路的一段燃?xì)夤艿肋M行泄漏檢測。管長約為80 m，屬于中壓B級管線，管道壓力約為150 kPa，管道外徑為426 mm。測量時間為用氣低谷時段，流量約1 200 m3／h。平均埋地深度為1．0 m，測得管道燃?xì)饬魉贋?．651 km／s。管道上是硬化人行地面，南側(cè)是一條交通主干道及公交站臺，人員來往密集區(qū)，北側(cè)6 m處是商鋪、小區(qū)，不具備開挖檢測條件。

采用管道泄漏聲發(fā)射檢測系統(tǒng)進行參數(shù)采集。在管道的兩端布置傳感器A和B，傳感器間距為70 m。準(zhǔn)備完畢后，對管道進行3次數(shù)據(jù)采集，得到的聲發(fā)射檢測值見表4，在獲取管道參數(shù)的基礎(chǔ)上采用1．2節(jié)介紹的廣義互相關(guān)定位方法計算泄漏位置，計算結(jié)果見表4。

在獲取以上參數(shù)后，用公式進行歸一化處理，公式采取2．2節(jié)介紹的方法，構(gòu)建GRNN模型，取光滑因子為0．1時，網(wǎng)絡(luò)的逼近誤差和預(yù)測誤差最小，此時得到網(wǎng)絡(luò)的輸出并進行反歸一化處理，得到的值見表4。

表4某市人民東路燃?xì)夤艿蓝ㄎ唤Y(jié)果m

4．2泄漏位置驗證

2014年5月，燃?xì)夤驹诠艿郎涎鼐€每隔1 m去土進行泄漏位置驗證，用Gasurveyor 500型可燃?xì)怏w檢測報警儀檢測，當(dāng)檢測儀放在距離1號傳感器38 m的孔內(nèi)時，檢測值迅速上升并伴隨有報警聲，技術(shù)人員判斷此處管道確有泄漏存在。結(jié)果表明，經(jīng)過GRNN預(yù)測處理的定位值，更加接近泄漏點的真實值，相比于聲發(fā)射檢測互相關(guān)定位值，廣義相關(guān)定位值更加準(zhǔn)確，值得推廣應(yīng)用。

5　結(jié)論

（1）對于城市燃?xì)夤艿佬孤z測定位，基于時延估計的互相關(guān)信號處理方法和廣義相關(guān)分析法，都能在一定程度上降低定位誤差，但廣義相關(guān)分析法通過對信號前置濾波有效地減少了動態(tài)特性帶來的干擾，能將定位誤差控制在更小的范圍內(nèi)，且更易于實現(xiàn)。

（2）應(yīng)用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的容錯和函數(shù)逼近能力，將城市燃?xì)夤艿佬孤┒ㄎ环治鲛D(zhuǎn)化為函數(shù)逼近問題，進行定位分析預(yù)測，且運算速度快，達到了進一步提高聲波信號泄漏檢測精度定位的預(yù)期。

（3）此方法對埋地多節(jié)點的泄漏檢測應(yīng)用受限，同時燃?xì)夤艿阑旧喜捎肞V和PE管道，使其在應(yīng)用面上受到限制。

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研究與探討

收稿日期：（2015－03－30）

通訊作者徐明，碩士研究生，研究方向：油氣儲運安全。

作者簡介郝永梅，女，1970年生，副教授，碩士學(xué)位，主要研究方向：消防工程及油氣儲運風(fēng)險分析。

*基金項目：江蘇省科技項目（BE2014625），常州市科技項目（CE20145054），2013年國家安監(jiān)總局安全生產(chǎn)重大事故防治關(guān)鍵技術(shù)科技項目（安監(jiān)總廳科技（2013）140號）。