王佳豪，柳文欣，楊奕

西安石油大學(xué)石油工程學(xué)院（陜西 西安 710065）

管道作為全球運輸油氣資源的主要方式之一，其安全運行對國家、社會以及人類具有重要的現(xiàn)實意義。管道泄漏的檢測與定位作為管道安全運行研究的重要領(lǐng)域，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，涌現(xiàn)出眾多技術(shù)并不斷發(fā)展，但技術(shù)的更新和實際的應(yīng)用仍存在較大的差距。本文從管道泄漏檢測與定位方法的技術(shù)重點角度出發(fā)，根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)資料及研究成果對其技術(shù)方法進(jìn)行歸納總結(jié)，同時對相關(guān)技術(shù)在現(xiàn)場的實際應(yīng)用進(jìn)行分析。

1 泄漏檢測定位方法對比

管道泄漏檢測定位技術(shù)經(jīng)過多年的研究，已發(fā)展了很多理論完善的科學(xué)方法[1]，實際生產(chǎn)運營中對泄漏檢測的準(zhǔn)確率和定位精度要求越來越高，同時在不影響管道正常運行的情況下做到實時檢測快速響應(yīng)。這就需要根據(jù)不同的問題情況選擇具有優(yōu)勢的技術(shù)方法，管道泄漏檢測與定位方法的對比見表1。

表1 泄漏檢測與定位方法的對比

2 泄漏檢測與定位技術(shù)方法及研究進(jìn)展

2.1 模型檢測法

采集管道物理數(shù)據(jù)以及管內(nèi)流體的性質(zhì)，基于質(zhì)量守恒方程、運動方程和能量守恒方程，結(jié)合流體力學(xué)知識描述管道輸送過程中管內(nèi)流體流動狀態(tài)的參數(shù)變化規(guī)律，將管道首末端的壓力流量等數(shù)據(jù)作為邊界條件，建立目標(biāo)管道的實時模型，模型與管道同步運行，通過判斷兩者運行參數(shù)的差別是否超過設(shè)定閾值進(jìn)行泄漏檢測與定位。

Diao X等人[2]通過研究管道泄漏的機理建立模型，實驗驗證其可以檢測微小泄漏和管道多點連續(xù)泄漏。同時提出了一種改進(jìn)的基于瞬態(tài)的儲層管道閥門系統(tǒng)泄漏檢測和定位方法。在泄漏檢測模型中，將一維非穩(wěn)態(tài)摩擦模型引入特征線法。通過分析第一瞬態(tài)壓力波獲得其中未知參數(shù)，特別是泄漏尺寸系數(shù)。華東陽等人[3]，從提高參數(shù)準(zhǔn)確度的角度出發(fā)，通過分析管道模型不準(zhǔn)確性產(chǎn)生的原因，針對參數(shù)的不準(zhǔn)確性對模型精度的影響采用粒子群算法對模型參數(shù)進(jìn)行校正。劉剛[4]等人融合數(shù)據(jù)驅(qū)動建模與機理建模，通過兩者協(xié)同描述研究對象的物理特性，科學(xué)分析現(xiàn)場數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)和過程變量演化規(guī)律，建立雙驅(qū)動高保真混合模型。王壽喜等[5]開發(fā)的工業(yè)軟件PNS，涉及仿真理論與方法、軟件與技術(shù)、數(shù)據(jù)與自動化等諸多問題和因素，通過建立管網(wǎng)仿真系統(tǒng)模型，對現(xiàn)場大型管網(wǎng)進(jìn)行泄漏檢測與定位。

但采用模型檢測方法時，需要管網(wǎng)具有完善的設(shè)備，且數(shù)學(xué)模型的精度與設(shè)備的精度直接相關(guān)，實際上，運行中的管道內(nèi)部條件參數(shù)瞬息萬變，準(zhǔn)確反映管內(nèi)瞬時狀態(tài)的模型幾乎無法建立，這也造成管道微小泄漏的檢測與定位僅憑模型檢測法無法達(dá)到應(yīng)用要求。

2.2 信號檢測法

在不同的物理信號中，管道泄漏會激發(fā)相應(yīng)的特征信號，與正常工況下的管道信號有所區(qū)別，在實際研究和應(yīng)用中采用多方法互補以充分利用不同信號的泄漏特征，通過對信號中噪聲的過濾和奇異點的識別對泄漏進(jìn)行檢測和定位。

以負(fù)壓波為例，管道發(fā)生泄漏會激發(fā)負(fù)壓波并以特定的速度傳播至管道首末端的傳感器,根據(jù)負(fù)壓波波速及泄漏特征信號到達(dá)管道兩端的時間差,即可實現(xiàn)對漏點的定位。

天津大學(xué)王立寧等[6]通過研究熱輸原油沿程降溫規(guī)律及其對壓力波速的影響，改進(jìn)壓力梯度公式，結(jié)合模式識別和小波變換進(jìn)行泄漏檢測與定位。倫淑嫻等[7]分析信號中突變信號被噪聲淹沒的情況，提出自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，針對信號進(jìn)一步濾波和去噪。孫良等人[8]從負(fù)壓波產(chǎn)生和衰減的機理角度出發(fā)建立管道泄漏定位模型，實際泄漏模擬驗證了其模型的有效性，基于負(fù)壓波泄漏檢測法提出了的管道構(gòu)造特征和可檢測泄漏率指標(biāo)之間的關(guān)系。Liang Sun等人[9]提出了一種基于綜合信號的泄漏定位方法，該方法將壓力和流量信號結(jié)合起來，解決了由于管道末端壓力容易被設(shè)備固定和微小或緩慢泄漏引起的壓力變化太小而無法檢測到的問題。Juan Li等人[10]通過推導(dǎo)負(fù)壓波隨管道傳播方程，提出了一種基于負(fù)壓波衰減的泄漏位置定位算法，避免了傳統(tǒng)負(fù)壓波方法可能存在的時差難以精確定位和負(fù)壓波速度受管道內(nèi)液體流量干擾的問題。

負(fù)壓波檢測法作為目前國際國內(nèi)應(yīng)用最成熟的泄漏監(jiān)測方法，具有系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、靈敏度高、響應(yīng)迅速等優(yōu)點，但隨著管道安全運營需求的不斷變化，負(fù)壓波對于泄漏量小于瞬時流量的3%的泄漏檢測和定位效果不明顯的缺陷逐漸凸顯。噪聲的處理和管道運行工況變化的有效區(qū)分，對基于負(fù)壓波法的泄漏檢測與定位精度提高具有重要的意義。

研究和應(yīng)用中通常采用小波分析進(jìn)行信號去噪，以提高泄漏信號突變點的分辨率。小波分析眾多參數(shù)的合理選取直接影響小波去噪效果。例如小波變換分解尺度越大，信噪分離的效果越好，但重構(gòu)誤差也越大。小波參數(shù)的選取應(yīng)綜合考慮管道實際情況，從而提高此方法的泄漏定位精度。

Yu Zhang等[11]設(shè)計了一種基于DPT的長輸管道泄漏檢測監(jiān)測系統(tǒng)（LDMS），通過DPT獲得管道沿線的動態(tài)壓力信號，然后通過提取小波包熵（WPE）檢測管道泄漏，探索和發(fā)展了用于管道泄漏判斷的WPE信號特征提取方法。此外，還進(jìn)一步討論了小波基和計算窗口寬度對WPE識別性能的影響。石光輝[12]提出在管網(wǎng)中設(shè)置一定的高頻壓力傳感器,以提高儀表采集的信號細(xì)節(jié),再利用小波對信號進(jìn)行分析,得到奇異點的值計算泄漏時差，最終找到泄漏點的準(zhǔn)確位置。

噪聲處理對于泄漏檢測定位，尤其是對于微小泄漏的檢測具有重要意義，在許多方法結(jié)合的技術(shù)手段中，信號處理方法的選擇必不可少。在泄漏檢測與定位中，泄漏所激發(fā)的信息往往會被淹沒在檢測信號的噪聲中，這也造成了微小泄漏檢測成為領(lǐng)域內(nèi)難點和重點的原因。當(dāng)前研究中，微小泄漏檢測通常采用模式識別檢測法或設(shè)計針對性的硬件檢測器。

2.3 模式識別檢測法

模式識別法是對管道運行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，利用機器學(xué)習(xí)在特征識別上的優(yōu)勢進(jìn)行泄漏檢測，運行數(shù)據(jù)通常選取壓力信號和聲波信號[13]，特征提取一般針對統(tǒng)計學(xué)特征[14]、相關(guān)能量系數(shù)[11]、計算智能特征[15]等。采用機器學(xué)習(xí)等智能信息處理技術(shù)識別信號[16]。

在實際管道運行數(shù)據(jù)中，泄漏的數(shù)據(jù)樣本占比少，支持向量機（SVM）算法對于這種小樣本的學(xué)習(xí)能力較強，受到許多學(xué)者重視。Jiedi Su等[17]根據(jù)現(xiàn)場采集的壓力信號，提出采用獨立量分析針對壓力信號降噪，利用不同的工況樣本，提出一種改進(jìn)SVM的泄漏檢測方法進(jìn)行工況的識別，其泄漏誤報率降低到9.7%，而采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管道工況識別誤報率為32.6%。Mandal等[18]借鑒前人的研究成果，采用人工群（ABC）算法尋優(yōu)支持向量機，有效降低了泄漏誤報率，但只適用于單點泄漏檢測。Wei Jiechen等人[19]提出了一種用于多標(biāo)簽分類的多標(biāo)簽雙支持向量機（MLTSVM）。MLTSVM通過設(shè)計多個非平行超平面捕獲數(shù)據(jù)中嵌入的多標(biāo)簽信息。開發(fā)出一種有效的連續(xù)超松弛（SOR）算法來解決MLTSVM中涉及的二次規(guī)劃問題（QPP），加快了MLTSVM的訓(xùn)練速度，推進(jìn)了泄漏檢測與定位技術(shù)在機器學(xué)習(xí)算法上的提高。

從實驗驗證，管道泄漏檢測與定位中SVM算法優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。但在實際應(yīng)用中SVM的核函數(shù)和懲罰參數(shù)選取對泄漏檢測與定位效果至關(guān)重要，利用優(yōu)化算法對SVM的核函數(shù)和懲罰參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，成為提高管道泄漏工況識別準(zhǔn)確率的有效手段。

3 泄漏檢測與定位技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

3.1 國內(nèi)外應(yīng)用現(xiàn)狀

由于國內(nèi)外技術(shù)條件和地理條件等因素的不同，油氣管道泄漏檢測與定位方法的應(yīng)用略顯不同[20]，見表2。

表2 常用油氣管道泄漏檢測與定位方法的應(yīng)用情況

3.2 現(xiàn)場應(yīng)用情況

在現(xiàn)場應(yīng)用中，技術(shù)的更新和實際的應(yīng)用仍存在較大差距，存在普適性較差的問題，有些技術(shù)甚至無法應(yīng)用于實際現(xiàn)場。主要表現(xiàn)在設(shè)備的條件和管道歷史信息的完整性，例如，在負(fù)壓波檢測法的應(yīng)用中，現(xiàn)場的數(shù)據(jù)采集能力及設(shè)備條件遠(yuǎn)不及實驗室的數(shù)據(jù)采集能力和設(shè)備條件，大大增加了信號的處理和分析難度，理論技術(shù)在現(xiàn)場應(yīng)用中出現(xiàn)不足。同時，現(xiàn)場管道的歷史信息缺乏完整性，沿線高程、儀表參數(shù)和管道數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)的不精確也導(dǎo)致了技術(shù)應(yīng)用的誤差。因此，實際現(xiàn)場應(yīng)用中采用多技術(shù)融合的方法，以滿足生產(chǎn)運行中對管道泄漏檢測的要求。技術(shù)完善且應(yīng)用成熟的示例是王壽喜等開發(fā)的管網(wǎng)在線仿真工業(yè)軟件PNS，其在川氣東送和南海西部海底天然氣長輸管道的應(yīng)用案例，展示了當(dāng)前在線仿真研究成果的應(yīng)用過程和效果[5]。

4 結(jié)論

目前，泄漏檢測和定位技術(shù)重點在于相關(guān)泄漏數(shù)據(jù)的采集、分析和處理，實驗研究條件和現(xiàn)場應(yīng)用條件存在較大差異導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用效果受制于現(xiàn)場數(shù)據(jù)和硬件條件。分析認(rèn)為，應(yīng)充分利用各方法的優(yōu)勢，通過多領(lǐng)域、多方法結(jié)合彌補各方法的不足，提高在實際應(yīng)用中的適用性。

1）模型檢測法采取對目標(biāo)管網(wǎng)進(jìn)行精準(zhǔn)建模，盡可能的用到了管網(wǎng)所能提供的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行模型搭建，以求所建模型能對目標(biāo)管網(wǎng)進(jìn)行精準(zhǔn)描述，因而泄漏檢測效果與定位精度受制于模型精度和目標(biāo)管網(wǎng)數(shù)據(jù)和硬件條件。在實際應(yīng)用中，管網(wǎng)的歷史信息和硬件條件往往參差不齊，例如管道受損情況和運營過程中結(jié)蠟現(xiàn)狀等歷史信息模糊，模型的精度受到直接影響從而導(dǎo)致研究技術(shù)的應(yīng)用缺陷。

2）信號檢測法利用自身所需的信號數(shù)據(jù)進(jìn)行泄漏檢測和定位所需參數(shù)的求取，因而對于信號自身的條件，降噪效果和奇異點提取精度要求較高，現(xiàn)場環(huán)境噪聲和設(shè)備噪聲對降噪技術(shù)提出了較高的要求。同時，泄漏概率相對較大的管網(wǎng)往往建設(shè)早，運營服役時間長，這就導(dǎo)致了信號采集設(shè)備不能滿足新技術(shù)對于信號質(zhì)量的需求。例如音波法和負(fù)壓波法對于信號的頻率要求，新的研究往往采用了較高頻率的信號采集設(shè)備，而在現(xiàn)場SCADA系統(tǒng)上傳的數(shù)據(jù)往往相差甚遠(yuǎn)，這就導(dǎo)致研究技術(shù)在數(shù)據(jù)質(zhì)量上的應(yīng)用缺陷。

3）模式識別檢測法需要大量的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，因而數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求均較高，同時樣本數(shù)據(jù)的合理利用直接影響到特征提取的效果，進(jìn)而對模式識別準(zhǔn)確率和效率產(chǎn)生影響。應(yīng)用中，樣本質(zhì)量的不理想和數(shù)量的不均衡，例如時間序列數(shù)據(jù)不規(guī)則，泄漏樣本存在先天量少的特征等，導(dǎo)致模式識別檢測法往往作為輔助手段與其他技術(shù)方法結(jié)合使用。