任林海，陳 沖，梅昆峰，梁遠(yuǎn)驥，譚曉樂，朱成睿

1洛陽欒川鉬業(yè)集團(tuán)股份有限公司 河南洛陽 471500

2中信重工機(jī)械股份有限公司 河南洛陽 471039

目前，尾礦礦漿一般通過管道輸送至尾礦壩或者處理車間，輸送管道會因其本身質(zhì)量問題、礦漿磨損、復(fù)雜環(huán)境等因素而出現(xiàn)泄漏。尾礦含有大量重金屬離子，甚至砷、汞等污染物質(zhì)，以及選礦作業(yè)中加入的各種化學(xué)藥劑；因此，輸送管道一旦泄漏就會對周邊環(huán)境造成嚴(yán)重危害。

輸送管道主要采用人工巡查，巡檢過程中發(fā)現(xiàn)泄漏，需開挖檢修，但發(fā)現(xiàn)泄漏的時(shí)間完全依賴巡檢人員。由于輸送管道較長，一般為幾千米以上，人工巡檢工作負(fù)荷較大，不僅人力成本較高，而且由于發(fā)現(xiàn)不及時(shí)給企業(yè)及社會造成重大損失。因此，需要一種針對礦漿輸送管道的在線檢測系統(tǒng)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控輸送管道流量、壓力參數(shù)，實(shí)現(xiàn)管道泄漏自動預(yù)警，發(fā)生泄漏時(shí)，能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，將企業(yè)的經(jīng)濟(jì)損失降低到最低，同時(shí)減少環(huán)境污染。

1 系統(tǒng)概述

為了監(jiān)測輸送管道是否泄漏并及時(shí)預(yù)警，輸送管道泄漏檢測系統(tǒng)采用流量和壓力綜合監(jiān)測，在輸送管道兩端分別設(shè)置壓力傳感器和流量傳感器，對輸送管道進(jìn)口、出口兩端進(jìn)行流量和壓力實(shí)時(shí)監(jiān)測，用智能算法對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理，當(dāng)超過設(shè)定閾值后發(fā)出預(yù)警。

發(fā)生泄漏時(shí)，輸送管道進(jìn)口和出口流量差會超過正常損耗量，且管道內(nèi)高壓流體在內(nèi)外壓差作用下迅速流失，導(dǎo)致管道內(nèi)該點(diǎn)的壓力降低，介質(zhì)在泄漏點(diǎn)和其相鄰空間產(chǎn)生壓差，使管道內(nèi)的高壓流體流向泄漏點(diǎn)的低壓區(qū)域，引起與泄漏點(diǎn)相鄰區(qū)域的流體質(zhì)點(diǎn)減少和壓力降低，產(chǎn)生負(fù)壓波，該負(fù)壓波能通過壓力傳感器進(jìn)行監(jiān)測和捕捉。

輸送管道泄漏檢測系統(tǒng)對管道泄漏進(jìn)行綜合判斷，并設(shè)定閾值，當(dāng)上下游流量差值超過閾值時(shí)，發(fā)出泄漏預(yù)警。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 整體架構(gòu)

尾礦管道泄漏檢測系統(tǒng)架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 尾礦管道泄漏檢測系統(tǒng)架構(gòu)

(1) 在輸送管道的進(jìn)口和出口分別安裝 1 個(gè)礦漿壓力傳感器和 1 個(gè)流量傳感器。

(2) 將壓力傳感器和流量傳感器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳送至中控室服務(wù)器[1]。

(3) 中控室服務(wù)器與用戶 DCS 通信，讀取渣漿泵的運(yùn)行數(shù)據(jù)[2]，利用智能算法和構(gòu)建模型的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、計(jì)算和判斷，確定管道是否泄漏。

(4) 當(dāng)確定輸送管道泄漏后，智能監(jiān)測系統(tǒng)控制器控制的聲光報(bào)警器運(yùn)行。

當(dāng)輸送管道智能監(jiān)測系統(tǒng)的運(yùn)算結(jié)果顯示管道泄漏時(shí)，智能控制器將預(yù)警信號發(fā)送給 DCS 控制界面彈窗報(bào)警，中控室發(fā)出聲光報(bào)警，收到報(bào)警信號后，進(jìn)行巡檢、處理。

2.2 智能算法

輸送管道泄漏檢測系統(tǒng)利用負(fù)壓力波檢測管道是否泄漏。輸送管道發(fā)生泄漏的瞬間，輸送管道的泄漏處出現(xiàn)一個(gè)明顯的壓力下降信號。因此，通過壓力傳感器采集壓力信號是否有下降階躍變化，即可判斷管道是否泄漏。

為了實(shí)現(xiàn)以上功能，構(gòu)建智能算法模型，輸入實(shí)時(shí)渣漿泵和傳感器運(yùn)行數(shù)據(jù)。輸入的原始數(shù)據(jù)含有噪聲，通過自相關(guān)和功率譜分析[3]，消除因渣漿泵運(yùn)行對輸送管道造成的影響，隨后通過 FIR 帶通濾波消除噪聲。輸送管道泄漏檢測系統(tǒng)智能算法模型如圖2 所示。

圖2 輸送管道泄漏檢測系統(tǒng)智能算法模型

將濾波后的運(yùn)行數(shù)據(jù)存入傳感器歷史數(shù)據(jù)庫，利用迭代法更新自適應(yīng)閾值。傳感器運(yùn)行數(shù)據(jù)的正常閾值區(qū)間估計(jì)模型[4]可以表示為

當(dāng)傳感器的歷史數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為N時(shí)，傳感器運(yùn)行數(shù)據(jù)的均值估計(jì)可以表示為

當(dāng)帶寬系數(shù)n=N時(shí)，傳感器運(yùn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)可以表示為

通過以上閾值自適應(yīng)算法，閾值根據(jù)現(xiàn)場實(shí)際情況進(jìn)行實(shí)時(shí)自適應(yīng)更新，其設(shè)定不會過高或過低，避免泄漏的錯誤識別。

最后，泄漏自感知模塊將閾值曲線和濾波后的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，實(shí)時(shí)判斷運(yùn)行數(shù)據(jù)是否處于合理區(qū)間，是否有泄漏趨勢或是否已經(jīng)發(fā)生泄漏，實(shí)現(xiàn)泄漏自感知。

2.3 軟件界面

筆者為輸送管道泄漏在線檢測系統(tǒng)開發(fā)一款軟件系統(tǒng)[5]，在泄漏發(fā)生時(shí)，該軟件系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)出泄漏預(yù)警，提醒崗位人員及時(shí)采取措施。輸送管道泄漏檢測系統(tǒng)軟件界面如圖3 所示。

圖3 尾礦管道泄漏檢測系統(tǒng)軟件界面

左上角實(shí)時(shí)顯示輸送管道入口端和出口端的礦漿流量和壓力值，數(shù)據(jù)采集自流量和壓力傳感器。

左側(cè)中間為泄漏預(yù)警顯示與設(shè)置，泄漏預(yù)警分為2 個(gè)層級，黃燈預(yù)警和紅燈預(yù)警。黃燈預(yù)警指的是系統(tǒng)判斷即將或可能發(fā)生泄漏；紅燈預(yù)警指的是系統(tǒng)判斷發(fā)生泄漏，紅燈亮起的同時(shí)，聲光報(bào)警器發(fā)出聲光報(bào)警。報(bào)警發(fā)生時(shí)，為了避免持續(xù)的聲光報(bào)警，操作人員可以點(diǎn)擊“消除報(bào)警”，而系統(tǒng)界面的紅燈或者黃燈預(yù)警仍會顯示。消除報(bào)警的有效時(shí)間為 1 h，若 1 h 后系統(tǒng)仍然是紅燈報(bào)警，則聲光報(bào)警器會繼續(xù)發(fā)出聲光報(bào)警。

右側(cè)曲線是入口端和出口端的礦漿流量和壓力值的變化曲線。點(diǎn)擊“選擇時(shí)長”按鈕，顯示曲線的時(shí)長，分別為 1、2、4、8 h。點(diǎn)擊“歷史曲線”按鈕，可以查詢歷史曲線。通信信號實(shí)時(shí)顯示，正常情況下，顯示“通信正?！?，且指示燈為綠色；當(dāng)通信信號發(fā)生中斷時(shí)，顯示“通信中斷”，且指示燈變?yōu)榧t色。

3 現(xiàn)場驗(yàn)證

在某尾礦現(xiàn)場安裝的尾礦管道泄漏檢測系統(tǒng)如圖4 所示。在尾礦管道結(jié)束端開孔放礦，如圖5 所示，模擬泄漏過程，對尾礦泄漏在線檢測系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。

圖4 尾礦管道兩端安裝的壓力傳感器和流量傳感器

圖5 尾礦管道結(jié)束端模擬泄漏開閥

模擬泄漏閥門開啟后，尾礦泄出，系統(tǒng)檢測到泄漏后，先發(fā)出黃燈報(bào)警，然后發(fā)出紅燈報(bào)警，同時(shí)，聲光報(bào)警系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警，如圖6 所示。

圖6 模擬泄漏試驗(yàn)過程中軟件系統(tǒng)及聲光報(bào)警器

逐漸擰開閥門，模擬泄漏量逐漸變大的過程，進(jìn)行多組泄漏試驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證尾礦泄漏在線檢測系統(tǒng)的功能，結(jié)果如表1 所列。

表1 模擬泄漏試驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

4 結(jié)語

測試結(jié)果表明，輸送管道泄漏檢測系統(tǒng)采用流量和壓力綜合監(jiān)測，通過在尾礦輸送管道兩端分別設(shè)置壓力傳感器和流量傳感器，對管道進(jìn)口、出口兩端流量和壓力進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，并用智能算法對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理，以準(zhǔn)確、快速地檢測到管道是否泄漏并發(fā)出預(yù)警，提醒現(xiàn)場人員及時(shí)采取措施，能夠?qū)崿F(xiàn)探測輸送管道泄漏流量低于管道總流量的 10%，且判斷準(zhǔn)確率≥90%。