李 宏 申瑞琦

(東北石油大學(xué)電氣信息工程學(xué)院，黑龍江 大慶 163318)

管道泄漏檢測(cè)技術(shù)是保障管道安全生產(chǎn)的重要手段。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，管道運(yùn)輸和管道安全已經(jīng)成為社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展命脈。因此也對(duì)管道泄漏檢測(cè)提出了提高定位精度、檢測(cè)小泄漏信號(hào)及降低誤報(bào)警率等新的更高的要求，也出現(xiàn)了多種檢測(cè)方法[1,2]。

聲波檢測(cè)法[3]與傳統(tǒng)的負(fù)壓波法、質(zhì)量/體積平衡法及瞬態(tài)模型法等相比具有靈敏度高、定位精度高、誤報(bào)率低、維護(hù)費(fèi)用低及適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。供熱管道發(fā)生泄漏時(shí)，管內(nèi)熱水與管壁進(jìn)行大幅摩擦從而使管壁發(fā)生振動(dòng)，這就為聲波檢測(cè)法提供了應(yīng)用環(huán)境[4]。

1 次聲波檢測(cè)與泄漏點(diǎn)定位原理①

次聲波又稱(chēng)亞聲波，具有能量大、不易損失及易于接收等優(yōu)點(diǎn)，傳播距離也比一般的聲波、光波和無(wú)線(xiàn)電波遠(yuǎn)。當(dāng)管道發(fā)生泄漏時(shí)，管內(nèi)流體在壓力作用下噴射而出，并與彈性體管壁摩擦進(jìn)而產(chǎn)生振動(dòng)[5]。這種振動(dòng)作用包括3種振動(dòng)作用，即橫、縱和環(huán)振動(dòng)，繼而產(chǎn)生3種振動(dòng)波——橫波、縱波和表面波。

當(dāng)管道發(fā)生泄漏時(shí)會(huì)產(chǎn)生次聲波信號(hào)，由于質(zhì)點(diǎn)振動(dòng)方向不同，產(chǎn)生的次聲波信號(hào)也不同。橫波質(zhì)點(diǎn)的振動(dòng)方向垂直于其傳播方向；縱波質(zhì)點(diǎn)的振動(dòng)方向平行于傳播方向；表面波存在于固體的自由界面上。依據(jù)Fluggle原理[6]、無(wú)限長(zhǎng)圓環(huán)薄壁管道橫振、縱振和圓環(huán)振動(dòng)的頻率傳播方程可得到橫波、縱波和表面波的傳播速度：

式中V——振動(dòng)方向波速，m/s；

VL——縱波波速，m/s；

VS——表面波波速，m/s；

VT——橫波波速，m/s；

ρ——管道材料密度，g/cm3。

由以上各式可知，橫波一般比縱波傳播速度慢，而表面波與橫、縱波不同，它是一種橢圓偏振，是由相位相差為90°的橫向振動(dòng)與縱向振動(dòng)合成的。管壁的橫、縱向振動(dòng)頻率較低，并且在傳播過(guò)程中衰減較大。同時(shí)，波動(dòng)在介質(zhì)中傳播時(shí)表面波的能量占全部能量的70%左右，而且衰減最慢。因此在管道泄漏檢測(cè)中實(shí)際測(cè)量到的是表面波。

在管道兩端安裝次聲波傳感器，若管道發(fā)生泄漏即可檢測(cè)到泄漏產(chǎn)生的次聲波，并及時(shí)將異常數(shù)據(jù)通過(guò)GPS傳給監(jiān)控主機(jī)，監(jiān)控主機(jī)對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，然后進(jìn)行相關(guān)性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析，以確定是否為誤報(bào)信號(hào)，若管道兩端傳來(lái)的信號(hào)相關(guān)，則報(bào)警并利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析進(jìn)而精確確定信號(hào)突變拐點(diǎn)位置，最后根據(jù)管道兩端接收到泄漏信號(hào)的時(shí)間差和波信號(hào)的傳遞速度精確定位泄漏點(diǎn)[7]，其原理如圖1所示。

圖1 基于聲波的管道泄漏定點(diǎn)原理

泄漏點(diǎn)定位公式為：

(1)

式中L——兩個(gè)傳感器之間的距離，m；

v——聲波傳播的速度，m/s；

X——泄漏點(diǎn)距參考傳感器A的距離，m；

Δt——GPS時(shí)間差，s。

由式(1)可以看出，泄漏點(diǎn)的定位與聲波傳播速度v和泄漏信號(hào)到達(dá)傳感器的時(shí)間差Δt密切相關(guān)。

在實(shí)驗(yàn)室模擬運(yùn)行管道泄漏時(shí)，如果有兩個(gè)客戶(hù)端系統(tǒng)(01號(hào)站和02號(hào)站)檢測(cè)到泄漏值，將兩個(gè)客戶(hù)端檢測(cè)到的泄漏時(shí)間分別記錄下來(lái)，通過(guò)計(jì)算即可得到兩個(gè)站點(diǎn)檢測(cè)到泄漏的時(shí)間差。結(jié)合兩個(gè)站點(diǎn)之間的距離和聲波在熱網(wǎng)中的傳播速度(設(shè)置為340m/s)，將各數(shù)據(jù)代入式(1)得到泄漏點(diǎn)到01號(hào)站、02號(hào)站的距離。

2 基于小波分析的信號(hào)分析方法

小波變換具有低熵、多分辨率、去相關(guān)及選基靈活等多種優(yōu)良特性，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)去噪方法使信號(hào)變換后的熵增高、無(wú)法刻畫(huà)信號(hào)的非平穩(wěn)特性及無(wú)法得到信號(hào)的相關(guān)性等問(wèn)題，所以小波變換被廣泛地應(yīng)用于解決各種信號(hào)的去噪問(wèn)題[8]。

MATLAB軟件中提供了小波分析工具箱，使得信號(hào)的小波分解變得更加簡(jiǎn)單易行。小波分析工具箱中提供了多種常用小波[9]，針對(duì)熱網(wǎng)所采集的信號(hào)特征，選用了dmey小波進(jìn)行信號(hào)的分解處理，選用五層分解。

經(jīng)過(guò)小波分解后得到有明顯泄漏的重構(gòu)信號(hào)，原信號(hào)及其小波分解結(jié)果分別如圖2、3所示。

圖2 原始信號(hào)

圖3 小波重構(gòu)信號(hào)

3 基于EMD分解的信號(hào)分析方法

EMD(經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解)是一種經(jīng)驗(yàn)篩選法，是將現(xiàn)有信號(hào)分解為若干固有模態(tài)信號(hào)的方法，可將其看作是一組動(dòng)態(tài)的濾波器簇[10]。該方法假設(shè)原始信號(hào)至少含有兩個(gè)極值點(diǎn)，一個(gè)極大值點(diǎn)和一個(gè)極小值點(diǎn)；其特性時(shí)間失獨(dú)時(shí)連續(xù)極點(diǎn)間的時(shí)間范圍是確定的。假設(shè)任意一個(gè)信號(hào)都是由若干個(gè)滿(mǎn)足以下條件的固有模態(tài)信號(hào)組成的：

a. 數(shù)據(jù)中零點(diǎn)數(shù)與極點(diǎn)數(shù)相等或至多相差1；

b. 數(shù)據(jù)信號(hào)關(guān)于時(shí)間軸局部對(duì)稱(chēng)，即數(shù)據(jù)中任意一點(diǎn)由局部極大值點(diǎn)確定的包絡(luò)線(xiàn)和由局部極小值點(diǎn)確定的包絡(luò)線(xiàn)的均值為0。

EMD方法利用極值點(diǎn)定義上下包絡(luò)線(xiàn)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)分解后同樣得到若干IMF函數(shù)和殘余分量函數(shù)，原信號(hào)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解部分結(jié)果如圖4所示。

圖4 EMD分解信號(hào)

由圖4可以看出，經(jīng)過(guò)EMD分解后，本征模態(tài)函數(shù)IMF4和IMF5均可看到較為明顯的泄漏信號(hào)，顯示如圖5、6所示。

圖5 IMF4

圖6 IMF5

由于殘余分量幅值較小，對(duì)于管道泄漏信號(hào)分析作用不大，因此在進(jìn)行信號(hào)分析時(shí)可將其忽略不計(jì)。

4 結(jié)束語(yǔ)

EMD變換不同于傳統(tǒng)的利用多諧波分量表示非線(xiàn)性非平穩(wěn)信號(hào)的方法，也不同于小波變換中尺度頻率的定義方法。經(jīng)分析在實(shí)驗(yàn)中可以看出EMD方法對(duì)信號(hào)的分解能力很強(qiáng)，原始信號(hào)經(jīng)EMD分解后其泄漏部分更加明顯，這對(duì)判斷管道是否泄漏和確定泄漏點(diǎn)的位置都具有十分重要的意義。聯(lián)系實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及其結(jié)果，與小波變換方法相比，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法在處理聲波信號(hào)方面的優(yōu)點(diǎn)如下：

a. 在自適應(yīng)性方面，EMD方法是依據(jù)原始信號(hào)自身的局部性質(zhì)特征進(jìn)行信號(hào)分解，具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性，分解后得到的各個(gè)IMF分量也都包含原始信號(hào)的局部信息，具有實(shí)際的物理意義；而小波變換是利用各種小波基函數(shù)進(jìn)行信號(hào)分解，目的是將信號(hào)分解為不同頻率的波形疊加和，自適應(yīng)性差。

b. 在分析信號(hào)類(lèi)型方面，EMD方法更適合用于分析非線(xiàn)性、非平穩(wěn)的信號(hào)序列，它能對(duì)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化處理，有較高的信噪比；而小波變換更適用于平穩(wěn)信號(hào)的處理。在實(shí)際應(yīng)用中，所采集的管道聲波數(shù)據(jù)顯然是非線(xiàn)性非平穩(wěn)的信號(hào)，因而更適合采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法。

c. 在分辨率分析方面，EMD方法將聲波信號(hào)自適應(yīng)地分解為包含不同特征時(shí)間尺度的IMF分量之和，進(jìn)而將原始信號(hào)的特征信息在不同的分辨率下清晰地表現(xiàn)出來(lái)，而且分辨率的大小也明顯地具有自適應(yīng)性，即EMD方法可實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)多分辨率分析；而對(duì)于小波變換來(lái)說(shuō)，一旦小波基選定，分辨率就確定了，其只能實(shí)現(xiàn)恒定的多分辨率分析。