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    智能泄漏檢測系統(tǒng)在汽油長輸管道上的應(yīng)用

    2018-01-18 19:32:44曾金令
    關(guān)鍵詞:次聲波長輸油庫

    曾金令

    自2013年“11·22東黃輸油管道原油泄漏爆炸特別重大事故”發(fā)生以來,國家及相關(guān)煉化企業(yè)持續(xù)加大對油氣輸送管道的安全管理力度,為油氣輸送管道搭建一套對泄漏進(jìn)行實時檢測和定位的系統(tǒng)是加強油氣輸送管道安全管理的有效措施。

    2005年,嚴(yán)正國團(tuán)隊[1]提出基于水擊波原理的輸油管線漏失動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),系統(tǒng)在大慶油田得到測試和應(yīng)用。2005年,王強團(tuán)隊[2]基于聲發(fā)射信號的傳播和改進(jìn)小波包分解算法,提出了一種鉆孔破壞點精確定位的方法。2011年,賈宗賢團(tuán)隊[3]通過實驗方法驗證了小波變換理論在天然氣管道泄漏預(yù)報中的應(yīng)用。2015年,闞玲玲團(tuán)隊[4]基于聲學(xué)和流體學(xué)等相關(guān)理論給出了一種天然氣管道次聲波泄漏檢測系統(tǒng)的軟、硬件設(shè)計方案。2016年,Morteza Zadkarami團(tuán)隊[5]集成OLGA軟件和多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLPNN)分類技術(shù),對伊朗一條20 km的“Goldkari-Binak”管道的泄漏故障進(jìn)行了有效分類和定位應(yīng)用。

    在此介紹一種基于次聲波的智能泄漏檢測系統(tǒng)(Intelligent Leakage Detection System,ILDS)在中國石化上海石油化工股份有限公司(以下簡稱上海石化)汽油長輸管道上的應(yīng)用情況。

    1 汽油長輸管道的概況

    截止到2017年,服役19年之久的汽油長輸管道由上海石化以年5 Mt/a的能力向陳山油庫輸送汽油。管道里程為26.229 km,途經(jīng)區(qū)域的地表地物主要包括:農(nóng)耕地、沼澤地、住房和河流等,埋設(shè)地為4級地區(qū)。管道等級為GA2,其管體與運行參數(shù)如表1和表2所示。

    表1 汽油長輸管道的管體參數(shù)

    表2 汽油長輸管道的運行參數(shù)

    在沿程含水量、含鹽量、pH、電阻率和孔隙率等理化性質(zhì)差異較大的氣、液、固多相體系土中,汽油長輸管道易受到氧濃差電池、硫酸鹽還原菌等腐蝕威脅;同時,地表占壓、雜散電流、道路、河流等外部動態(tài)環(huán)境亦對汽油長輸管道的安全構(gòu)成挑戰(zhàn)。

    鑒于“11·22東黃輸油管道原油泄漏爆炸特別重大事故”的教訓(xùn),2015年上海石化在中國石化提出的設(shè)備完整性和風(fēng)險預(yù)防式管理理念[6]的指導(dǎo)下,在此汽油長輸管道上搭建了一套對泄漏具有實時檢測和定位功能的ILDS,以提高長輸管道的安全運行等級。

    2 泄漏檢測系統(tǒng)

    油氣輸送管道泄漏時產(chǎn)生的信號疊加了具有奇異性的次聲波信號[4],這種次聲波信號是由泄漏處的介質(zhì)與管壁高速摩擦形成的低頻能量波產(chǎn)生的,這些信息能為管道的泄漏檢測和準(zhǔn)確定位提供分析依據(jù)。

    2.1 系統(tǒng)構(gòu)成

    ILDS與定位原理如圖1所示,汽油長輸管道上搭建的ILDS主要由石化1站與油庫1站聲波傳感器、聲波采集與發(fā)射模塊、監(jiān)控主機、數(shù)據(jù)服務(wù)器和全球定位系統(tǒng)(GPS)/北斗衛(wèi)星等5部分組成。另外,石化2站與油庫2站聲波傳感器作為補充配置,分別安裝在距離石化1站和油庫1站150 m與200 m處。

    圖1 ILDS與定位原理

    在ILDS工作時,聲波傳感器檢測并放大聲波信號,聲波采集與處理模塊采集并預(yù)處理聲波信號,GPS/北斗衛(wèi)星保證系統(tǒng)接收到的聲波信號具有同步性。如果在聲波信號預(yù)處理過程中發(fā)現(xiàn)疑似泄漏次聲波信號,數(shù)據(jù)服務(wù)器將會對聲波信號做進(jìn)一步的處理。如果汽油長輸管道確實發(fā)生泄漏,監(jiān)控主機將實時發(fā)出警報,并預(yù)報泄漏點位置x。

    2.2 泄漏定位原理

    如圖1所示,汽油長輸管道的泄漏點位于石化1站和油庫1站聲波傳感器之間。ILDS信號分析軟件將石化1站與油庫1站接收到的次聲波信號同步并作互相關(guān)后,利用小波變換的時間-尺度特性[3]可有效地獲取到變化信號中次聲波信號傳到兩端聲波傳感器的絕對時間T1與T2,從而得到如下的定位公式:

    式中,C為次聲波在介質(zhì)中傳播的速度,m/s。

    3 系統(tǒng)測試方法

    為了不破壞汽油長輸管道的完整性,采用閥門開閉泄放的方式模擬泄漏場景,以測試ILDS的泄漏檢測功能。ILDS測試方法如圖2所示,泄放組件通過短節(jié)安裝在聲波傳感器組件的測試孔上。測試過程中,快速全開泄放球閥,并保證5 s的泄放時間,然后迅速關(guān)閉。泄放頭孔徑有7 mm和5 mm兩種規(guī)格,以模擬不同大小的泄漏點,并各進(jìn)行3次泄放測試,期間相鄰再次泄放操作的時間間隔不低于5 mm。

    圖2 ILDS測試方法

    4 結(jié)果與討論

    4.1 次聲波信號分析

    圖3是石化1站處模擬泄漏時ILDS檢測到的聲波信號,此時模擬泄漏點(石化1站)在布控范圍內(nèi)。由圖3可見:聲波信號中能夠觀察到明顯的奇異性的次聲波信號。由于泄漏點在石化1站處,石化1站處檢測到的泄漏信號較油庫1站處檢測到的泄漏信號背景干擾噪音較少,且信噪比最大。同時,由圖3可知:次聲波信號在由石化1站向油庫1站傳播過程中產(chǎn)生了近2/3幅度的衰減,其中正向波幅由495 mV急減至163 mV,而負(fù)向波幅由-580 mV急減至-288 mV。

    由圖3還可知:與石化1站相比,油庫1站在接收次聲波信號時發(fā)生了延遲滯后現(xiàn)象。泄放頭孔徑為7 mm時,3次泄放中ILDS的響應(yīng)時間分別為40,37,37 s;泄放頭孔徑為 5 mm時,3次泄放中ILDS的響應(yīng)時間分別為41,36,39 s。響應(yīng)時間小于50 s,ILDS能迅速檢測到長輸管道泄漏的發(fā)生。

    圖3 石化1站處模擬泄漏時系統(tǒng)檢測到的聲波信號

    圖4 是油庫2站處泄漏時ILDS檢測到的聲波信號,此時模擬泄漏點(油庫2站)在布控范圍外200 m處。由圖4可知,ILDS的響應(yīng)時間仍然小于50 s。

    圖4 油庫2站處模擬泄漏時系統(tǒng)檢測到的聲波信號

    4.2 泄漏定位誤差

    限于ILDS的技術(shù)條件,布控范圍內(nèi)報警泄漏點與實際泄漏點之間的定位誤差小于50 m時,泄漏定位x為準(zhǔn)確定位。

    表3列出了石化1站與油庫2站處模擬泄漏時ILDS的泄漏定位誤差。石化1站處模擬泄漏時,實際泄漏點位于布控范圍的一端,報警定位點位于聲波傳感器布控范圍內(nèi)。由表3可知,6次測試中泄漏定位誤差最大為14 m,滿足ILDS的定位精度要求(小于50 m)。

    油庫2站處模擬泄漏時,實際泄漏點(油庫2站)位于聲波傳感器布控范圍外,報警定位點仍位于聲波傳感器布控范圍內(nèi)。由表3可知:6次測試中泄漏定位誤差最大為224 m,此時,泄漏定位誤差包括系統(tǒng)誤差:油庫1站和油庫2站之間的里程200 m。

    表3 測試過程中的泄漏定位誤差

    5 結(jié)論

    (1)ILDS能夠有效地對泄漏次聲波信號進(jìn)行檢測和降噪處理。

    (2)ILDS對泄漏的響應(yīng)時間小于50 s,能迅速檢測到泄漏的發(fā)生。

    (3)聲波傳感器布控范圍內(nèi),ILDS的泄漏定位誤差小于50 m。該ILDS對汽油長輸管道泄漏滿足實時檢測和準(zhǔn)確定位的要求。

    [1] 嚴(yán)正國,張家田,胡長嶺,等.輸油管線漏失動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)[J].西安石油大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2005,20(1):66-68.

    [2] 王強,張光新,周澤魁,等.基于聲發(fā)射的輸油管線破壞點定位方法研究[J].浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),2005,39(3):321-325.

    [3] 賈宗賢.基于小波變換的天然氣管道次聲波信號分析[J].油氣田地表工程,2011,30(11):13-14.

    [4] 闞玲玲,梁洪衛(wèi),高丙坤,等.基于次聲波的天然氣管道泄漏檢測系統(tǒng)設(shè)計[J].化工自動化及儀表,2015,38(6):653-655.

    [5] Mor teza Zadkarami,Mehdi Shahbazian,Karim Salahshoor.Pipeline leakage detection and isolation:An integrated approach of statistical and wavelet feature extraction with multi-layer perceptron neural network(MLPNN)[J].Journal of Loss Prevention in the Process Industries,2016,43(9):479-487.

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