智能化視角鹽化工輸鹵管道無損檢測系統(tǒng)開發(fā)研究

王 芳

(福建省鍋爐壓力容器檢驗(yàn)研究院，福建 福州 350008)

鹽鹵是化工行業(yè)提取生產(chǎn)鹵素的重要原料，鹵水的集中、長距離輸送成為了化工企業(yè)獲取鹽鹵最主要的方式。長距離的管道運(yùn)輸不僅能夠緩解資源地域分布不均衡的問題，還可連接我國不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。然而這一運(yùn)輸方式也存在較大的風(fēng)險(xiǎn)，輸送管道容易受到使用年限、環(huán)境以及人為因素的影響而發(fā)生損壞[1]。一旦輸鹵管道發(fā)生泄漏，將會對周圍環(huán)境、企業(yè)生產(chǎn)、社會經(jīng)濟(jì)等造成嚴(yán)重影響。開發(fā)一種智能、無損的輸鹵管道泄漏檢測系統(tǒng)有助于實(shí)時(shí)監(jiān)測管道運(yùn)輸狀況、及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障，以減少泄漏損失、保障輸鹵管道正常生產(chǎn)。文章設(shè)計(jì)了一種輸鹵管道智能檢測系統(tǒng)，詳細(xì)介紹了系統(tǒng)智能終端硬件設(shè)計(jì)、軟件程序設(shè)計(jì)，對于傳輸?shù)皆破脚_的疑似管道泄漏數(shù)據(jù)的處理，設(shè)計(jì)了基于一維CNN的輸鹵管道泄漏智能檢測模型。

1 鹽化工輸鹵管道泄漏檢測技術(shù)現(xiàn)狀

相較于國外，我國對于管道泄漏檢測技術(shù)的研究起步較晚，但發(fā)展態(tài)勢非常迅速。如今，比較常用的管道泄漏檢測技術(shù)及其特點(diǎn)如下。

1.1 負(fù)壓波法

當(dāng)管道的某一點(diǎn)發(fā)生泄漏時(shí)，該處壓力就會瞬間下降，在管道內(nèi)產(chǎn)生負(fù)壓波，負(fù)壓波沿著管道內(nèi)壁以特定速度向左右兩側(cè)傳播，能夠傳播很遠(yuǎn)的距離。泄漏點(diǎn)兩側(cè)一段距離內(nèi)分別安裝的壓力傳感器就可以采集到這個(gè)負(fù)壓波信號，檢測原理圖見圖1[2]。

圖1 負(fù)壓波檢測原理

泄漏點(diǎn)的定位公式可表達(dá)為：

式中：α——負(fù)壓波在管道中的傳播速度；V——管道內(nèi)流體的流動(dòng)速度；Δt——管道首、尾處分別采集到負(fù)壓波信號的時(shí)間差。雖然該方法檢測簡單，但只能檢測到較為嚴(yán)重的泄漏，難以精準(zhǔn)檢測到管道的微小泄漏[3]。

1.2 音波相關(guān)法

當(dāng)管道發(fā)生破裂時(shí)，管道內(nèi)流體會從管道損壞處噴涌而出，此時(shí)由于流體和內(nèi)壁之間的相互作用，會產(chǎn)生高頻的音波。通常會在管道泄漏處的上下游分別安裝加速度傳感器以采集高頻音波信號。該方法實(shí)用性較強(qiáng)，不需要建立復(fù)雜的管道流體數(shù)學(xué)模型，即使針對長距離管道也具有較高的檢測靈敏度，但該系統(tǒng)建設(shè)費(fèi)用高昂，對微小泄漏的敏感度較低。

1.3 光纖傳感法

該技術(shù)的應(yīng)用需要在管道周圍先鋪設(shè)光纖，在光纖管道中安裝振動(dòng)傳感器。采用分布式檢測方法實(shí)時(shí)監(jiān)測沿著管道傳播的振動(dòng)波信號，可識別振動(dòng)波信號的類型、確定振動(dòng)波的位置等。該方法有抗干擾能力強(qiáng)、系統(tǒng)適應(yīng)性強(qiáng)、靈敏度高、測量范圍大等優(yōu)點(diǎn)，但是，該方法依舊難以精準(zhǔn)檢測微小泄漏，且使用范圍有限，需在鋪設(shè)光纖的管道中才能使用[4]。

1.4 內(nèi)部檢測法

該方法是指將一些具有射線、攝像、照明等功能的設(shè)備放入管道中，靠近泄漏點(diǎn)處，對管道內(nèi)部進(jìn)行檢測。目前較為常用的有超聲波內(nèi)檢測技術(shù)、漏磁檢測技術(shù)、渦流內(nèi)檢測技術(shù)等無損檢測技術(shù)。內(nèi)部檢測法有著很高的檢測靈敏性，易于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化監(jiān)測。但依舊難以精準(zhǔn)檢測管道的微小泄漏。近年來，人工智能技術(shù)呈現(xiàn)快速發(fā)展的勢頭，加上高科技、高精度硬件處理器的開發(fā)與應(yīng)用，研發(fā)針對輸鹵管道泄漏問題的智能無損檢測系統(tǒng)已經(jīng)成為鹽化工領(lǐng)域重要發(fā)展趨勢。

2 輸鹵管道智能無損檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1.1 硬件總設(shè)計(jì)

該檢測系統(tǒng)選擇STM32F767為主控芯片、ADS1274為A/D轉(zhuǎn)換器，建立了八個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，在每段輸鹵管道的上游和下游均安裝一個(gè)智能檢測終端，以采集其管道兩端的壓力信號和振動(dòng)信號，并將信號存儲到外擴(kuò)的SDRAM，以供后續(xù)檢測算法進(jìn)行智能檢測與判別。智能終端采集的信號需經(jīng)濾波調(diào)理電路進(jìn)行調(diào)整，后接入ADS1274模數(shù)轉(zhuǎn)換器將模擬信號轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可識別的數(shù)字信號，利用4G模塊將實(shí)時(shí)采集的輸鹵管道運(yùn)行數(shù)據(jù)傳輸至云計(jì)算平臺進(jìn)行匯總與分析，以實(shí)現(xiàn)對輸鹵管道的全局監(jiān)控。該智能檢測系統(tǒng)的硬件總框圖見圖2[5]。

圖2 智能檢測系統(tǒng)硬件總框圖

2.1.2 各模塊設(shè)計(jì)

ADS1274 采集電路。該系統(tǒng)的采集電路主要由AP-01復(fù)合傳感器、濾波調(diào)理電路和A/D轉(zhuǎn)換器組成。AP-01復(fù)合傳感器的工作電壓為11 V，可采集的有效交流電壓范圍為±1.5 V，能夠?qū)崟r(shí)獲取輸鹵管道內(nèi)壁的壓力信息和振動(dòng)波信息。濾波調(diào)理電路需要將直流信號和干擾信號排除，保留并放大交流信號，將檢測所需的壓力信號和振動(dòng)信號傳遞給A/D轉(zhuǎn)換器。該A/D轉(zhuǎn)換器是24位的，能夠保障測量信號的高精度和寬動(dòng)態(tài)范圍。A/D轉(zhuǎn)換器與主控芯片之間以SPI的方式傳輸輸鹵管道數(shù)據(jù)。需要使用額外的電源給傳感器和A/D轉(zhuǎn)換器進(jìn)行供電以確保硬件設(shè)施的正常運(yùn)行。

SDRAM 存儲模塊。由于主控芯片的內(nèi)存較小，且系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)采集大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)，故選擇W9825G6KH 存儲芯片對系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲空間進(jìn)行拓展。該芯片能夠提供每秒200 M字的數(shù)據(jù)帶寬，工作電壓為3.3 V±0.3 V，存儲器容量為256 MB(16M×16)，可滿足系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲要求。將傳感器采集的輸鹵管道運(yùn)行數(shù)據(jù)通過DMA的形式存儲到該外擴(kuò)存儲芯片中，減少主控芯片的損耗[6-7]。

GPS同步采集模塊。通常輸鹵管道的長度可達(dá)幾百公里，因此，該系統(tǒng)采用分布式智能終端以采集整個(gè)輸鹵管道的運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)行全局的智能監(jiān)控與檢測。各智能終端需采用同一時(shí)鐘源，可將GPS的脈沖信號作為這一同步信號，實(shí)現(xiàn)輸鹵管道各智能終端的同步采集和統(tǒng)一授時(shí)。GPS模塊采用的是LEA-6T 芯片，該芯片的工作電壓在2.8 V～3.6 V范圍內(nèi)，有著高性能低功耗的特點(diǎn)[8]。

4G 數(shù)據(jù)傳輸模塊。智能終端采集的輸鹵管道泄露數(shù)據(jù)需以無線傳輸方式傳送至云計(jì)算平臺。為降低鹵水運(yùn)輸?shù)奈ｋU(xiǎn)性，管道通常建設(shè)在偏遠(yuǎn)地區(qū)，適合使用4G無線通訊方式建立數(shù)據(jù)連接通道。該系統(tǒng)的4G芯片采用的是SIM7600CE芯片，其擁有串口通信的功能，可通過串口來收集與發(fā)送輸鹵管道的振動(dòng)信號和壓力信號。另外，該芯片和STM32F767主控芯片的串口電平不相符，還需在二者之間增加一個(gè)引腳電平轉(zhuǎn)換電路才能實(shí)現(xiàn)4G 數(shù)據(jù)傳輸模塊與主控芯片的通信[9]。

2.2 軟件設(shè)計(jì)

2.2.1 軟件總設(shè)計(jì)

系統(tǒng)復(fù)位上電后，各模塊先進(jìn)行初始化。當(dāng)GPS同步采集模塊產(chǎn)生秒脈沖信號PPS中斷時(shí)，各智能終端同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與傳輸。主程序?qū)Σ杉降妮旣u管道壓力信號和振動(dòng)信號進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析，將管道泄露信息傳輸至云計(jì)算平臺作進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理和故障分析。軟件運(yùn)行的總流程見圖3。

圖3 軟件總流程圖

2.2.2 各程序設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)采集程序設(shè)計(jì)。該部分主要任務(wù)是將采集的輸鹵管道運(yùn)行信號經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，并存儲到SDRAM中。ADS1274芯片的工作模式有4種，分別是高速、高分辨率、低功耗和低速模式。該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中選擇低速模式，智能終端的采樣率約為10 kHz。ADS1274芯片與主控芯片之間以SPI的方式傳輸數(shù)據(jù)，所以該芯片的引腳設(shè)置為：FORMAT2=0、FORMAT1=0、FORMAT0=1，采用TDM的輸出模式，使用Fixed 模式的數(shù)據(jù)位置。數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換完成后，DOUT1管腳有4路信號以通道1在前、通道4在后的順序排列，等待輸出。時(shí)鐘信號SCLK每輸出一個(gè)下降沿，DOUT1管腳中的輸鹵管道數(shù)據(jù)就會被逐位移出[10]。

數(shù)據(jù)存儲程序設(shè)計(jì)。首先初始化外擴(kuò)的SDRAM，由主控芯片發(fā)送預(yù)充電命令、自動(dòng)刷新命令，并配置其寄存器參數(shù)。之后開始對SDRAM進(jìn)行讀、寫操作，這兩個(gè)操作類似，主控芯片發(fā)送讀或?qū)懙拿顣r(shí)，SDRAM還需執(zhí)行預(yù)充電，最終完成一次輸鹵管道數(shù)據(jù)的讀或?qū)?。該系統(tǒng)使用malloc()函數(shù)申請64 kB的內(nèi)存以存儲每次采集的數(shù)據(jù)信息。在外擴(kuò)的SDRAM中，數(shù)據(jù)存儲的每一幀格式都按照壓力信號、振動(dòng)信號、UTC時(shí)間信號的順序進(jìn)行存放。由于只采集壓力和振動(dòng)這兩種信號，所以ADS1274芯片僅使用了前兩個(gè)通道，通道3和通道4輸出的24位數(shù)據(jù)則全為0。

GPS同步采集程序設(shè)計(jì)。所有輸鹵管道數(shù)據(jù)的傳輸都是在PPS 秒脈沖觸發(fā)的中斷函數(shù)中實(shí)現(xiàn)。當(dāng)GPS每次觸發(fā)STM32F767主控芯片的外部中斷時(shí)，主控芯片則會解析中斷函數(shù)中GPS的UTC時(shí)間報(bào)文，與GPS通過串口通信，將時(shí)間信息存放在此時(shí)采集的輸鹵管道信息之后，組成每一幀的數(shù)據(jù)。為保證系統(tǒng)的正常、穩(wěn)定運(yùn)行，GPS需要保證每秒產(chǎn)生一個(gè)脈沖信號，若GPS 時(shí)間出現(xiàn)錯(cuò)誤，則在振動(dòng)信號和壓力信號之后加上本地的RTC 時(shí)間信號，以代替GPS 的UTC時(shí)間信號[11]。

4G數(shù)據(jù)傳輸程序設(shè)計(jì)。系統(tǒng)的分布式智能終端和云平臺基于TCP/IP協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。服務(wù)器調(diào)用listen()監(jiān)聽函數(shù)，等待智能終端的連接請求。智能終端通過調(diào)用connect()函數(shù)發(fā)起連接請求，服務(wù)器監(jiān)聽到后響應(yīng)該請求，與智能終端建立連接進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，發(fā)送疑似輸鹵管道泄露的數(shù)據(jù)信息，之后服務(wù)器和智能終端均調(diào)用close()函數(shù)斷開連接完成數(shù)據(jù)傳輸[12]。

3 輸鹵管道泄漏智能監(jiān)測與判別

基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對收集的輸鹵管道泄漏數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和判別，以智能監(jiān)測代替?zhèn)鹘y(tǒng)監(jiān)測，去除人為設(shè)置閾值環(huán)節(jié)，提高檢測系統(tǒng)的故障判斷準(zhǔn)確性。

3.1 泄漏檢測模型的建立與訓(xùn)練

采集的數(shù)據(jù)是時(shí)間維度上的一維數(shù)據(jù)，將輸鹵管道采集到的歷史數(shù)據(jù)集以7 ∶3的比例劃分為測試樣本集和訓(xùn)練樣本集，數(shù)據(jù)中只包含壓力信號和振動(dòng)信號。建立一維CNN 模型，先以隨機(jī)參數(shù)訓(xùn)練模型并不斷調(diào)節(jié)參數(shù)，直至該模型能夠達(dá)到基本的泄漏檢測標(biāo)準(zhǔn)。將訓(xùn)練樣本集輸入模型，數(shù)據(jù)依次經(jīng)過輸入層、兩個(gè)卷積層、最大池化層、兩個(gè)卷積層和一個(gè)均值池化層操作后，得出輸出值。當(dāng)模型對輸鹵管道狀態(tài)檢測的準(zhǔn)確率達(dá)標(biāo)后，保存訓(xùn)練好的一維CNN模型的參數(shù)。進(jìn)行下一步的泛化能力評估，將測試樣本集作為輸入數(shù)據(jù)，對模型的泛化能力進(jìn)行驗(yàn)證，若判別準(zhǔn)確率高于90%，認(rèn)為模型能夠較好判別輸鹵管道是否發(fā)生泄漏。反之，則需重新調(diào)整參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練[13-14]。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

迭代次數(shù)、batch、激活函數(shù)等參數(shù)的選擇，對系統(tǒng)判別管道是否泄露的精準(zhǔn)性有著重要的影響。將模型的迭代次數(shù)epoch 分別設(shè)置為5、10、15，觀察模型得出的Loss 曲線和 Accuracy 曲線，發(fā)現(xiàn)設(shè)置為10時(shí)，Accuracy曲線平穩(wěn)收斂，模型的訓(xùn)練結(jié)果最好。以同樣的方法選擇出batch參數(shù)和激活函數(shù)。確定將該模型的迭代次數(shù)epoch設(shè)定為10，輸入數(shù)據(jù)batch_size 設(shè)定為32，卷積層的激活函數(shù)選擇“Re LU”函數(shù)。對訓(xùn)練好的模型的泛化能力進(jìn)行測試[15]。選擇輸鹵管道的測試數(shù)據(jù)集輸入檢測模型中，檢測模型泄漏判別的正確率見表1。

表1 輸鹵管道檢測模型判別的正確率

從測試結(jié)果可以看出，該檢測系統(tǒng)對于鹽化工輸鹵管道正常狀態(tài)和發(fā)生泄漏的判別準(zhǔn)確性均高于90%，該檢測模型能夠較好滿足工業(yè)生產(chǎn)中對輸鹵管道泄漏的判別需求。

4 結(jié)語

從硬件和軟件兩方面設(shè)計(jì)了一個(gè)鹽化工輸鹵管道智能無損檢測系統(tǒng)，通過分布式智能終端采集管道壓力信號和振動(dòng)信號，經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換、主控芯片處理等，以無線傳輸方式將疑似管道泄露的數(shù)據(jù)傳輸給云計(jì)算平臺，對于管道泄露數(shù)據(jù)，提出了一種基于一維CNN模型的檢測方法，達(dá)到了對泄漏數(shù)據(jù)高于90%的判別正確率。