基于聲波法的天然氣管道泄漏檢測與定位系統(tǒng)研究

，，， ，(山東科技大學 機械電子工程學院，山東 青島 266590)

由于天然氣清潔、安全、經濟等優(yōu)勢，漸漸成為城市生活主流能源。但是人為與非人為因素導致的泄漏，甚至重大財產、人員傷亡事故時有發(fā)生[1]。據(jù)博燃網(wǎng)統(tǒng)計分析，2017年上半年我國共發(fā)生天然氣爆炸事故389起，同比增長2.4%，共造成500多人受傷，58人死亡(死亡率同比增長93.9%)[2]。為提高天然氣管道運行安全，健全管網(wǎng)系統(tǒng)，減少各類事故，加快建成現(xiàn)代化城市，研究并設計管道泄漏檢測與定位系統(tǒng)非常必要。國內外學者已做多方面研究，韓寶坤[3]、葉迎春[4]、劉翠偉[5]等均采用CFD軟件與專業(yè)聲學軟件相結合，研究輸氣管道噪聲與泄漏聲源特性。閆成穩(wěn)等[6]通過仿真與實驗對比的方法，分析氣體管道泄漏聲源特性。以上主要是對聲源做仿真研究，很少利用仿真數(shù)據(jù)探究泄漏檢測與定位。張洪銘等[7]利用二維管道模型仿真漏泄信號，編程實現(xiàn)管道泄漏檢測與定位系統(tǒng)。但采用二維聲源模型的仿真結果與實際情況近似度差，數(shù)據(jù)精度較低。

本研究通過多軟件聯(lián)合仿真三維模型的聲源，研究城市中低壓天然氣管道泄漏檢測與定位問題，彌補二維模型數(shù)據(jù)的不足。利用已有聲源仿真的方法研究聲源數(shù)據(jù)，借鑒二維模型數(shù)據(jù)導入LabVIEW編程檢測與定位系統(tǒng)的方法，基于三維模型，最終探究一條低成本檢測與定位天然氣管道泄漏的新途徑[8-9]。

1 天然氣管道泄漏檢測與定位原理

1.1 時延法定位

當管道某處突然發(fā)生泄漏時，由于管道內外巨大壓差，天然氣從破壞口處噴射而出。劇烈的紊流以及流體與管壁相互作用產生寬頻聲波，聲波將沿管道分別往上下游傳播。基于低頻波波長長、頻率低和衰減慢等特點，傳播距離相對較遠，因此本文主要研究低頻波[10]。該波以聲速分別經過t1、t2到達上下游的聲波傳感器。根據(jù)t1與t2之差即可通過時延法確定泄漏位置LX，定位原理圖如圖1所示[11]。

圖1 次聲波法泄漏定位原理Fig. 1 Leakage location principle of acoustic wave method

(1)

式中:a(x)—流體中聲波傳播速度，是沿程x的函數(shù)，m/s；L—兩聲波傳感器之間的距離，m；v(x)—管道內流體流速，m/s；τ0—成對傳感器檢測到的信號時間差，s；LX— 距首端上游的位置，m。

(2)

進一步推出：

(3)

某段管長L可以通過測繪或者查詢管道建設資料得知，流體速度、聲波速度由相關實驗或公式確定。因此影響實際定位精度的主要因素是τ0，主要由去噪水平、互相關分析等確定其值。

1.2 互相關分析法確定τ0

互相關分析提供較多有用信息，工程應用廣泛，如提取混淆在噪聲中的特征信號以及聲波傳播時差問題。其不但可以從含噪聲信號中找出目標信號兩部分之間的函數(shù)關系，而且可確定兩信號之間的函數(shù)關系，并根據(jù)相關性進行檢測和提取。管道首末兩端傳感器對同一泄漏點進行信號采集，將模擬信號轉換成數(shù)字信號，因此采用互相關法確定τ0。首先說明相關系數(shù)ρxy，其數(shù)學表達式為：

(4)

相關系數(shù)用來描述兩個信號之間相關程度，|ρxy|≤1，絕對值越逼近1，兩者相關性越好。互相關函數(shù)用來表示兩個信號在不同時間、不同地點或經過不同途徑后的相互依賴程度。記首末兩端信號分別為x(t)和y(t+τ)，則互相關函數(shù)Rxy(τ)的表達式為：

(5)

計算兩信號相關性時，為排除信號本身幅值的影響，用前所述無量綱相關系數(shù)描述，并進行互相關函數(shù)的歸一化處理，其互相關系數(shù)函數(shù)為：

(6)

利用特定計算方法,找出互相關函數(shù)出現(xiàn)極值時與之對應延時量τ0，這是互相關分析中最為關鍵的。實際工程管道測試中，硬件系統(tǒng)噪聲、環(huán)境噪聲不可避免，噪聲影響相關峰值，而且天然氣泄漏信號的非平穩(wěn)性、連續(xù)性、寬頻性等特征，也影響互相關法計算時延的準確性。直接對傳感器采集的聲壓信號進行互相關分析，其峰值常常出現(xiàn)在時間延遲為零處。針對直接進行互相關分析出現(xiàn)的問題，首先對信號進行預處理，其中最重要的是信號去除噪聲。

1.3 小波去噪

1.3.1 小波變換

小波去噪是以小波變換理論為基礎，結合實際工程應用，逐步建立起的去噪聲方法。由于小波變換發(fā)展十分迅速，以及小波對數(shù)據(jù)處理能力的提升，使其尤其適用于非平穩(wěn)信號的時頻域處理，小波去噪也獲得重大突破。小波變換是指信號由某一個基小波函數(shù)平移、伸縮得到一組小波函數(shù)疊加表示?；瘮?shù)定義如下：

(7)

管道泄漏孔處由于湍射流與管壁的相互作用，聲信號開始階段主要是沖擊波形式，多表現(xiàn)為含有許多尖峰或突變的信號。因此合理選擇小波基函數(shù)可以最大程度還原泄漏信號[14]。

聲波傳感器采集導入計算機的信號是數(shù)字信號，因此使用離散小波變換分析，其離散形式定義為式(8)[15]。

(8)

傳感器采集的原始泄漏信號(函數(shù))分解為尺度函數(shù)與小波函數(shù)的線性組合。原始泄漏信號函數(shù)中，原始泄漏信號函數(shù)空間剖分如圖2(圖中只顯示三級剖分)所示。

圖2 小波分析的空間剖分Fig.2 Space division of wavelet analysis

1.3.2 去噪過程

小波去噪的基本過程：①傳感器接受的泄漏信號進行小波變換，將信號分解到各層次的尺度中；②各尺度下設定小波系數(shù)閾值，并選擇多算法融合閾值函數(shù)進行量化處理；③利用選擇出的各尺度細節(jié)，經過小波逆變換重建原始泄漏信號，最終去除各種噪聲。圖3是小波去噪過程簡圖[16-19]。

圖3 小波去噪過程圖Fig. 3 Flow chart of wavelet denoising

定義多算法融合閾值函數(shù)為：

(9)

2 泄漏檢測與定位的仿真實驗

該方法采用軟件為主、硬件配合的原則，以降低成本，增強系統(tǒng)靈活性。軟件平臺基于美國儀器儀表公司的LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench),圖形化編程語言采用G語言[8]。采用FLUENT加Virtual.Lab Acoustics聯(lián)合仿真的方式進行仿真泄漏信號，將仿真信號加上環(huán)境噪聲導入LabVIEW,利用G語言調用MATLAB腳本，編寫信號去噪聲程序[9]和天然氣管道泄漏檢測與定位系統(tǒng)的各個模塊[10]。

由于主要研究氣體管道泄漏，且空氣與天然氣類似，出于安全性和便于試驗，采用空氣作為天然氣替代介質。

2.1 傳感器信號的仿真與合成

通過三維制圖軟件物理建模，ICEM劃分結構網(wǎng)格，CFD仿真流場數(shù)據(jù)，然后將流場速度脈動數(shù)據(jù)導入聲學軟件(Virtual.Lab Acoustics)[20]進行聲場仿真。最終獲得原始無噪聲泄漏聲源數(shù)據(jù)(聲壓、聲強、聲功率級等)。其結構網(wǎng)格模型如圖4(圖中結構網(wǎng)格主要借鑒參考文獻[3])所示。

圖4 管道泄漏結構網(wǎng)格模型Fig.4 Mesh model of pipeline leakage structure

通過仿真軟件(Virtual.Lab Acoustics)獲得原始無噪泄漏聲源信號如圖5所示，轉化為時域信號后使用“數(shù)據(jù)讀取VI”將原始無噪信號導入labVIEW。管道聲波法泄漏檢測與定位中，噪聲為隨機分布，通常認定為高斯白噪聲，利用“加(函數(shù))VI”使原始無噪信號與高斯白噪聲疊加出需要研究的信號——“傳感器采集信號”。最終得到的仿真信號如圖6所示。

圖5 泄漏孔徑5 mm下聲壓級Fig.5 SPL under leak aperture 5 mm

圖6 仿真?zhèn)鞲衅鞑杉男盘朏ig.6 Simulation signal collected by sensor

2.2 labVIEW調用MATLAB去噪

選用“傳感器采集信號”作為原始含噪信號，通過labVIEW中的MATLAB Script腳本節(jié)點，調用基于1.3小節(jié)理論編程的MATLAB程序，進行信號前處理。后面板程序框圖如圖7所示。

圖7 信號去噪后面板程序框圖Fig. 7 Block diagram of the rear panel for signal denoising

2.3 系統(tǒng)定位模塊

本模塊主要根據(jù)1.2節(jié)互相關函數(shù)理論結合LabVIEW“互相關VI”計算出τ0，再代入定位公式(3)，來編程labVIEW定位模塊，其定位程序后面板如圖8。

圖8 定位程序后面板Fig. 8 Location program rear panel

3 泄漏檢測與定位實驗研究

3.1 實驗臺系統(tǒng)

如圖9所示，根據(jù)相似原理搭建氣體管道泄漏試驗臺，實驗臺系統(tǒng)主要由三部分組成，分別為動力單元、數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)分析計算部分：

1) 動力單元：有冠豹V-0.25/8壓縮機和型號SHLY AR4000-06減壓閥，為實驗提供恒定氣源。

2) 數(shù)據(jù)采集單元：主要是PCB聲波傳感器、采集卡、華云儀表的渦街流量計、壓力表。

3) 數(shù)據(jù)分析計算部分：主要是高配置計算機和上位機軟件平臺(labVIEW)。

實驗基本思路：壓縮機產生中低壓空氣，通過減壓閥的配合產生穩(wěn)定氣源。氣體在管道內流動，采集此時聲信號，第二步打開泄漏孔，氣體經泄漏孔噴泄而出，采集此時聲信號，將聲信號導入labVIEW，G語言調用MATLAB去噪，然后進行數(shù)據(jù)互相關計算與分析，最終確定是否發(fā)生泄漏并定位泄漏孔的位置。

圖9 管道泄漏檢測與定位實驗系統(tǒng)原理圖Fig. 9 Schematic diagram of experiment system of pipeline leakage detection and location

圖10 互相關分析與檢測定位后面板Fig. 10 Cross correlation analysis and detection and location rear panel

圖11 天然氣管道檢測與定位系統(tǒng)界面Fig. 11 Interface of gas pipeline detection and location system

3.2 labVIEW程序構成

labVIEW程序主要由五個子模塊構成，分別是數(shù)據(jù)采集模塊、信號去噪模塊、互相關分析與檢測定位模塊、定位公式實現(xiàn)模塊、數(shù)據(jù)記錄存儲模塊?，F(xiàn)主要介紹互相關分析與檢測定位模塊，其后面板如圖10所示。

LabVIEW有專門的互相關計算VI，利用VI建立管道時延計算程序。首先讀取去噪后信號，然后利用VI計算首尾端信號的互相性并判斷是否泄漏，最后通過定位程序輸出定位距離。

3.3 程序測試

登錄G語言編寫的天然氣管道檢測與定位系統(tǒng),如圖11所示。對長200 cm、泄漏孔位于中間點(Lx=100 cm)的管道進行測試。分別將仿真、實驗的濾噪后信號進行互相關運算與定位分析。由圖12(a)知，互相關曲線在1點處達到峰值，說明泄漏信號到達兩個傳感器的時間差τ0是約1個時間點。由圖12(b)知，互相關曲線在2.5點處達到峰值，泄漏信號的時延值τ0約2.5個時間點。

根據(jù)時延值流入定位程序，可得到泄漏孔距離首末端傳感器的距離。仿真結果τ0=1.172 ms，Lx=80.063 cm。室內實驗結果τ0=2.233 ms，Lx=62.037 cm。物理模型與實際管道泄漏孔都位于中間點，即Lx=100 cm。誤差存在的原因是由于聲源仿真理想化邊界條件，以及各軟件之間的數(shù)據(jù)流動與轉換，導致仿真數(shù)據(jù)定位出現(xiàn)偏差。而室內實驗受傳感器精度、環(huán)境噪聲和溫度影響，以及人為操作誤差，都會導致定位距離出現(xiàn)誤差。進一步優(yōu)化仿真邊界條件、數(shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)鏈接，減少測量誤差，提高定位精度。

(a)仿真信號

(b)實驗信號圖12 相關分析波形圖Fig.12 Correlation analysis of signals

4 結論

天然氣管網(wǎng)建設不斷擴大，加強天然氣管道泄漏檢測與維護越發(fā)重要。為節(jié)省檢測成本，提高檢測效率，采取仿真與實驗相結合的方法，對管道泄漏信號特性及其檢測定位進行研究。

1) 運用多軟件聯(lián)合仿真，對三維管道泄漏聲源模型進行泄漏檢測和定位，提高了檢測效率，降低了檢測成本。

2) 搭建實驗臺，將實驗結果、仿真結果與模型實際泄漏點，進行對比分析，表明該方法是可行的，能夠較好地對中低壓天然氣管道泄漏進行檢測與定位。

3) 天然氣管道泄漏檢測與定位仿真系統(tǒng)工作量較大且是系統(tǒng)工程，為進一步提高檢測和定位精度，需要進一步研究模型的精確度及軟件之間的數(shù)據(jù)鏈接等。

參考文獻：

[1]鄭洪龍,黃維和.油氣管道及儲運設施安全保障技術發(fā)展現(xiàn)狀及展望[J].油氣儲運,2017,36(1):1-7.

ZHENG Honglong,HUANG Weihe.Development status and prospect of safety insurance technologies for oil & gas pipelines and storage and transportation facilities[J].Oil & Gas Storage and Transportation,2017,36(1):1-7.

[2]張衛(wèi)芳.2017上半年我國燃氣爆炸事故分析報告[R/OL].http://safety.gasshow.com/New_20170629/374368.html,(2017-08-15).

[3]韓寶坤,閆成穩(wěn),鮑懷謙,等.輸氣管道泄漏流場特性分析[J].山東科技大學學報(自然科學版),2017,36(6):32-38.

HAN Baokun,YAN Chengwen,BAO Huaiqian,et al.Analysis on flow characteristics of gas pipeline leakage[J].Journal of Shandong University of Science and Technology (Natural Science),2017,36(6):32-38.

[4]葉迎春,張來斌,王金江,等.輸氣管道泄漏聲源特性及其變化規(guī)律[J].天然氣工業(yè),2016,36(8):124-131.

YE Yingchun,ZHANG Laibin,WANG Jinjiang,et al.Characteristics and variation rules of acoustic source of gas pipeline leaks [J].Natural Gas Industry,2016,36(8):124-131.

[5]劉翠偉,李玉星,王武昌，等.輸氣管道聲波法泄漏檢測技術的理論與實驗研究[J].聲學學報,2013,38(3):373-381.

LIU Cuiwei,LI Yuxing,WANG Wuchang,et al.Theoretical study and experimental study on leak detection for natural gas pipelines based on acoustic method[J].Acta Acustica,2013,38(3):373-381.

[6]韓寶坤,閆成穩(wěn),鮑懷謙,等.氣體管道泄漏聲源特性研究[J].聲學技術,2017,36(2):110-115.

HAN Baokun,YAN Chenwen,BAO Huaiqian,et al.Study on leakage acoustic source characteristics of gas pipeline[J].Technical Acoustics,2017,36(2):110-115.

[7]張洪銘,陳先鋒,劉杰,等.基于LabVIEW的長輸天然氣管道泄漏檢測與定位研究[J].安全與環(huán)境學報,2016,16(1):147-151.

ZHANG Hongming,CHENG Xianfeng,LIU Jie,et al.Leak detection of the long distance natural gas pipelines and its location based on the LabVIEW[J].Journal of Safety and Environment,2016,16(1):147-151.

[8]曹會國.基于LabVIEW相關分析的研究[J].山東科技大學學報(自然科學版),2007，26(2):74-77.

CAO Huiguo.Research on LabVIEW-based correlation analysis[J].Journal of Shandong University of Science and Technology (Natural Science),2007，26(2):74-77.

[9]楊艷,屈寶存,齊偉，等.基于虛擬儀器的石油管道泄漏檢測技術研究[J].長春理工大學學報(自然科學版),2010,33(3):142-144.

YANG Yan,QU Baocun,QI Wei,et al.Research on detection of leakage in crude oil pipeline based on virtual instrument technology[J].Journal of Changchun University of Science and Technology (Natural Science Edition),2010,33(3):142-144.

[10]楊理踐,李佳奇,高松巍.基于虛擬儀器的天然氣管線泄漏聲波監(jiān)測與定位系統(tǒng)[J].儀表技術與傳感器,2010(7):19-21.

YANG Lijian,LI Jiaqi,GAO Songwei.Acoustic monitoring and positioning system of natural gas pipeline based on virtual instrument[J].Instrument Technique and Sensor,2010(7):19-21.

[11]宋培培,賈瑞生,崔云潔，等.基于時差估計的管道漏點定位方法[J].山東科技大學學報(自然科學版),2017,36(3):104-113.

SONG Peipei,JIA Ruisheng,CUI Yunjie,et al.Pipeline leakage location method based on time delay estimation[J].Journal of Shandong University of Science and Technology (Natural Science),2017,36(3):104-113.

[12]郭喬.輸油管道次聲波法泄漏檢測與定位技術研究[D].西安：西安石油大學,2015:8-11.

[13]李博.虛擬儀器技術在管道泄漏故障診斷中的應用研究[D].西安：西安石油大學,2010:12-14.

[14]陽子軒.復雜管道泄漏檢狽吐技術研究[D].武漢：武漢理工大學，2011：38-40.

[15] EHRENTREICHF.Wavelet transform application in analytical chemistry[J].Analytical and Bioanalytical Chemistry,2002,372(1):115-121.

[16]武偉強,趙會軍,王克華,等.次聲波法輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)的信號處理[J].油氣儲運,2012,31(5):376-378.

WU Weiqiang,ZHAO Huijun,WANG Kehua,et al.Optimization of infrasound wave-based leak detection and positioning system for oil pipeline[J].Oil & Gas Storage and Transportation,2012,31(5):376-378.

[17]毛小虎,郝永梅,嚴欣明，等.基于離散小波分析的城市燃氣管道泄漏檢測定位[J].化工設備與管道,2014,51(3):56-59.

MAO Xiaohu,HAO Yongmei,YAN Xinming,et al.Detection and location for leakage occurred in urban gas pipeline based on discrete wavelet transform analysis[J].Process Equipment & Piping,2014,51(3):56-59.

[18]東方.基于離散小波變換的方波消噪[J].科技風,2015(11):1-5.

DONG Fang.Square wave denoising based on discrete wavelet transform[J].Technology Wind,2015(11):1-5.

[19]SCLABASSI R J.Wavelet denoising via sparse representation[J].Science in China (Series F:Information Sciences),2009,52(8):1371-1377.

[20]詹福良,徐俊偉.Virtual.Lab Acoustics 聲學仿真計算從入門到精通[M].西安：西北工業(yè)大學出版社,2013:408-414.