基于多层感知器神经网络和统计小波特征的管道泄漏诊断

油气输送管道泄漏造成的主要问题包括环境危害和经济损失.为了降低管道泄漏造成的危害,提出了一种新的方法用于检测管道泄漏情况.该方法主要通过故障检测与隔离系统建立入口压力与出口流量之间的定量关系,首先,采用OLGA软件模拟获得管道入口压力和出口流量数据,为了提高模型精度,利用小波变换的多尺度分解和重构技术将获取的数据信号分为3级,并将其作为故障检测与隔离系统的训练数据.然后采用统计技术、小波变换及2种方法的融合等方式提取信号的均值、偏差、峰度等特征,将特征提取结果分别作为多层感知器神经网络分类器的输入来确定泄漏状态.最后,利用混淆矩阵对泄漏识别的精度进行验证.对一段长约5 km的天然气管道进行了泄漏检测,将泄漏类型分为10类,结果表明,提出的方法对泄漏位置和泄漏尺寸的自动检测识别率约为92％.该方法不仅可以检测泄漏故障的发生,还可以确定泄漏故障的位置和严重程度.     

EEMD-小波在高边坡变形信息提取中的应用研究

针对高边坡变形呈现非平稳性及数据“噪声”多源的问题,提出了一种定向滤波的变形信息提取方法。首先,利用集合经验模态分解方法分解变形时序数据,结合定量分析法判别模态分量信号频段;然后,对高频模态分量中的“噪声”利用小波函数进行“靶向”消噪处理,并对趋势项进行傅里叶级数拟合;最后,重构高边坡变形分析模型,实现真实变形量的提取。结果表明,对比分析各项检验指标,通过“靶向”消噪,各高频模态分量消噪效果明显,重构后的集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)-小波高边坡变形分析模型较原始形变和其他模型在精度指标方面提升显著,该方法可用于高边坡的变形预测分析和真实变形量提取。     

基于改进ELMD和多尺度熵的管道泄漏信号识别

为预防城市管道泄漏事故,准确提取管道泄漏信号的特征,首先提出一种改进的总体局域均值分解(ELMD)与多尺度熵的管道泄漏信号识别方法,通过峰值波形匹配延拓法处理端点处的信号,减弱端点处信号分量的畸变、失真;然后对管道原始泄漏信号进行ELMD分解,得到一系列乘积函数(PF),计算各PF分量的多尺度熵值,根据熵值的大小筛选出含有主要泄漏信息的PF分量,消除背景噪声的影响;最后构建反向传播(BP)神经网络,并识别泄漏信号。结果表明:该方法减少了分解后的误差,能够实现管道泄漏的检测,与未改进的ELMD方法相比,泄漏信号的识别率更高。     

输气管道小孔泄漏压力响应实验与仿真研究

管道压力是进行泄漏速率和泄漏后果模拟的重要参数,搭建泄漏及气体扩散测试实验系统,并建立实验系统的Flowmaster模型,通过实验数据对模型进行验证,验证结果表明,可以基于Flowmaster模型预测小孔泄漏条件下管道内的压力响应情况,并且能够较为精确的计算泄漏稳定后管内的平均压力,为小孔模型准确计算泄漏速率提供理论依据。     

Gumbel分布的油气管道的剩余寿命预测

为解决在役油气管道腐蚀严重、易发生泄漏事故等问题,研究管道腐蚀增长状况并预测管道剩余寿命。首先基于Gumbel分布,处理从某油气管道检测资料中随机抽取的最大腐蚀深度数据,建立管道最大腐蚀深度预测模型。然后用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法估计预测模型的参数的值,通过模型预测出可能的最大腐蚀深度。再基于所得腐蚀深度、临界腐蚀深度及管道使用年限等数据,建立三者之间的关系指数模型,以此来预测油气管道的剩余寿命。最后以国内某一管道为例,验证MCMC方法预测管道剩余寿命的有效性。研究结果表明:利用Gumbel分布预测出的管道最大腐蚀深度指标更加精确,偶然性小,且得出的管道剩余寿命更加合理。     

气相管道小孔泄漏压力响应试验与仿真研究

管道压力是进行泄漏速率计算和泄漏后果模拟的重要参数,采取试验与数值模拟相结合的方法对小孔泄漏压力响应进行研究。以中国石油大学(华东)泄漏及气体扩散测试试验系统为平台,建立了试验系统的Flowmaster模型,并通过试验数据对模型进行验证。结果表明,试验系统可以用来研究小孔泄漏管道内的压力响应情况并准确计量泄漏速率,可以基于Flowmaster模型预测复杂工况下小孔泄漏管道内的压力响应情况,并且能够较为精确地计算泄漏稳定后管道内的平均压力。     

埋地成品油管道泄漏强度模型与试验验证

针对泄漏事故频发的埋地成品油管道,搭建埋地成品油管道泄漏试验平台,以柴油为输送介质开展试验。通过试验获得,管道泄漏量及泄漏强度随输油压力和泄漏孔面积增大而逐步增加,在输油压力较小时,泄漏孔位置对管道泄漏量及泄漏强度有影响,但随着输油压力的逐步增加,泄漏孔位置对泄漏量及泄漏强度的影响逐渐减小。同时根据伯努利方程推导得出埋地成品油管道泄漏强度模型,将试验参数代入模型,对比模型计算值与试验数据,结果表明,计算结果与试验数据吻合良好,验证了模型的正确性,可用于指导埋地成品油管道泄漏事故的定量风险评价及处理。     

基于IEEMD样本熵分析的管道泄漏定位

为降低城市管道泄漏定位误差,提出1种改进的集合经验模态分解（IEEMD）样本熵分析的管道多点泄漏定位方法。首先通过在EEMD中添加自相关函数计算和EMD算法,得到IEEMD;然后应用IEEMD可将原始泄漏信号直接去噪并分解为真实信号分量和冗余分量,经样本熵分析计算剔除冗余分量,获得有效泄漏信号;最后根据互相关时延计算和声发射时差定位法精确计算泄漏点位置。结果表明:该方法泄漏信号提取效果好、计算效率更高,有效提高了信号的信噪比,降低了信号的均方误差;该方法将管道泄漏定位误差降低至4.06%,较大程度提高了管道泄漏定位精确度。     

基于改进随机森林模型的海底管道腐蚀预测

为提高海底管道腐蚀速率预测精度,建立一种基于改进随机森林的海底管道腐蚀预测模型。首先,采用斯皮尔曼相关系数,分析实海挂片腐蚀数据的相关性,并采用因子分析降维;然后,设定K值为5的K折交叉验证,建立随机森林回归(RFR)模型,并输入降维后的数据;最后,输出模型的交叉验证得分,并对比评价该模型与其他模型的最高得分预测结果。研究结果表明:改进RFR的五折交叉验证输出平均得分值为0.912,高于BP神经网络(BPNN)模型、支持向量回归(SVR)模型2种对比模型;五折交叉验证最高得分预测结果均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)分别为1.441和1.3,均优于对比模型相应值。     

基于改进灰色模型的管壁蜡沉积厚度预测研究

为对含蜡原油管道中的蜡沉积厚度进行准确预测,在函数cot(x2)变换的基础上,结合平移变换思想,利用cot(x2+c)变换建立新的改进GM(1,1)模型。以现场管道结蜡数据和室内环道结蜡数据为例,对比改进GM(1,1)模型、基于函数cot(x2)变换建立的GM(1,1)模型及传统GM(1,1)模型之间的预测精度,并分析平移量c对改进GM(1,1)模型预测精度的影响。结果表明:改进GM(1,1)模型的预测精度最高,其次是基于函数cot(x2)变换建立的GM(1,1)模型,而传统GM(1,1)模型的预测精度最低;随着平移量的增大,改进GM(1,1)模型的平均相对预测误差呈现出先减小后增大的趋势,因此合理的平移量有助于模型精度的提高。应用改进GM(1,1)模型来预测管道蜡沉积厚度是可行的,该方法可为含蜡原油管道蜡沉积厚度的准确预测提供参考和借鉴。     

水平管分层流下微孔泄漏特性数值模拟和实验分析

在油气田开发过程中,通常采用气液相混输模式,管道受腐蚀等因素影响容易出现穿孔而发生两相流泄漏。为分析两相流泄漏特性,对管内常见流型分层流下的微孔泄漏特性进行数值和实验分析;采用VOF耦合Level set算法分析了不同影响因素下的气液两相泄漏特性,设计了1种管道泄漏收集装置,进行室内两相流泄漏实验,并验证了数值预测模型的准确性。研究结果表明:气液两相流经过管壁泄漏口时会发生相分离,泄漏特性受小孔方位、管路内外压差、气液相流速影响较大;泄漏口位于管路侧壁时的泄漏特性与其他角度下的泄漏特性有所不同,可用泄漏影响区内的气液分布进行解释;当泄漏口位于管路底部时,存在临界液相分流系数,当液相分流比小于此临界值时,泄漏流体为单相液体。VOF耦合Level set算法的数值方法可为管路泄漏量预测和相分离特性分析提供参考。     

基于稳态模型的井下抽采主管道泄漏检测方法研究*

为准确检测煤矿井下瓦斯抽采主管道泄漏位置,提出基于稳态模型的管道泄漏检测与定位方法,采用Comsol数值模拟及地面相似实验研究压力梯度法对煤矿井下抽采管道泄漏检测与定位的可行性及准确性。研究结果表明:管道未泄漏时,管内沿线压力呈均匀分布,当管道突发泄漏时,管内压力分布呈现明显弯折现象,弯折处即为管道漏点位置,并对管道阻力计算公式进行修正,提高了检测准确性;随着管道泄漏程度的加大,湍流效应显著增强,漏点处速度、压力产生明显突变,且当其他条件恒定时,随着管道泄漏孔径的扩大,管道的漏入量越大,定位的相对误差越小;在宏岩矿开展地面相似实验,实验结果绝对误差为4.5 m,相对误差为6%;在阳煤五矿井下8421抽采巷进行现场应用,绝对误差134 m,相对误差约7.95%。     

基于元胞自动机数学模型的瓦斯抽采管道漏点定位研究

为了解决普通数学模型难以准确描述瓦斯抽采管道内流体的流动状态问题，提出了以元胞自动机模型为基础的瓦斯抽采管道漏点定位模型。根据元胞自动机在空间和时间上离散化的特性来演化管道流体在时空上的连续变化，将管径变化、管壁粗糙度、管构异件种类和数量以及温度等参数沿管道进行离散化，利用元胞自动机理论以及管道两端的信号对管道沿线压力和流量等参数变化进行预测，以判断泄漏的发生和漏点定位。通过实验验证，该方法能提高漏点定位精度。     

基于随机搜索优化XGBoost的瓦斯涌出量预测模型*

为防治瓦斯灾害,解决井下瓦斯涌出量在预测过程中因影响因素繁多带来的精度较低问题,提出1种基于套索(Lasso)回归与随机搜索优化极限梯度提升(XGBoost)的模型进行瓦斯涌出量预测。以沈阳某煤矿综采面瓦斯涌出量历史数据为例,综合考虑影响瓦斯涌出量的影响因素。首先利用Lasso回归提取对瓦斯涌出量有重要影响的特征数据,作为预测输入;采用随机搜索算法对XGBoost模型4种主要参数进行寻优,选取最优参建立预测模型获得预测指标并分析比较其他模型。研究结果表明:Lasso回归筛选出的影响因素结合随机搜索获得的最优参数组合优化XGBoost比其他模型预测精度更高,平均相对误差为1.53%,均方根误差为0.140 3 m3/min,希尔不等系数为0.013 2,研究结果可为现场瓦斯管理提供参考依据。     

基于模糊相似优先比的供水管网渗漏同步诊断*

为加强城市供水管网渗漏诊断能力,采用基于模糊相似优先比的漏损判别方法实现供水管网漏损定位及漏损程度的同步诊断。通过MATLAB软件调用最新版EPANET V2.2建立供水管网模型,在管段中间加入扩散器模拟单次渗漏事件,通过更改扩散器系数实现渗漏量的控制;基于压力驱动水力分析得到各节点压力变化,遍历模拟各管段漏损后,通过建立节点压力灵敏度矩阵,采用K均值聚类法进行监测点布置;在此基础上,在易渗漏管段模拟产生不同渗漏级别的渗漏事件,以监测点压力变化值构建源范例库,在熵权法的基础上,采用模糊相似优先比方法同步诊断渗漏位置及渗漏程度。以某一实际管网为例,模拟产生50例历史渗漏事件,采用模糊相似优先比同步诊断新渗漏事件的渗漏位置及渗漏程度,并对比3种权重方法。结果表明:模糊相似优先比法可有效地实现渗漏定位与渗漏程度的同步诊断。     

最优加权组合模型在管道腐蚀预测中的应用

为构造海底混输管道腐蚀最优加权组合预测模型，针对传统非等间距GM(1,1)管道腐蚀预测模型中初始条件的选取问题，提出了新信息优先原理下的NEGM(1,1,τ)海底管道腐蚀速率预测模型，以充分发挥建模序列中各分量对预测系统的修正作用；引入ARIMA预测模型，在3个不同定权准则下与NEGM(1,1,τ)模型形成管道腐蚀加权组合预测模型，并通过评价指标函数实现组合模型的性能评价。研究结果表明:组合模型2的海底混输管道腐蚀速率预测值与实际值的平均相对误差为0.495 4%，评价指标函数RMSE,AARD和MAPE的值分别为0.1936%,0.1275%和0.595 3%，均优于其他2个准则下的组合模型。建立NEGM(1,1,τ)-ARIMA海底管道腐蚀速率最优加权组合预测模型，从多角度挖掘了管道腐蚀速率序列中的可靠信息，预测结果的可信度更高。     

基于声信号特征分析的燃气管道探测识别方法

为了探测和辨识地下燃气管道,避免燃气管道改扩建的过程发生第三方破坏引发安全事故,提出1种基于声信号特征分析的燃气管道探测识别方法,该方法考虑燃气管道声信号声压级低以及易衰减的特点,采用Hilebert-Huang变换算法分析燃气管道流噪声信号特征,建立燃气管道流噪声信号的特征数据库,并通过BP神经网络进行模式识别,判别...     

城市供水管网漏损动态预测的Bootstrap-Lee-Carter模型*

为对某城市供水片区的不同管径和管材的管道漏点率进行动态预测,考虑城市供水管网漏损时变特征,采用Bootstrap方法估计Lee-Carter参数模型。针对供水管网漏点率进行经典Lee-Carter模型预测,并通过残差等高线图及其同方差性质检验,比较分析最小二乘法和加权最小二乘法估计Lee-Carter模型参数的拟合效果;考虑供水管网漏损时变引起的模型参数不确定性扰动,利用残差Bootstrap方法抽样模拟Lee-Carter模型参数置信区间和模型改进后的供水管网漏损预测结果。结果表明:Bootstrap-Lee-Carter模型相比经典Lee-Carter模型具有更高的预测精度。     

输气管道高后果区蒸气云爆炸超压预测方法探究

为准确预测输气管道高后果区在发生蒸气云爆炸事故时的超压分布情况,对国内外运用较为广泛的蒸气云爆炸超压预测经验模型和数值模拟方法进行调研,并分别应用其对某输气管道全尺寸泄漏燃爆实验进行超压预测,结合实验数据和输气管道高后果区管理现状进行方法准确性和工程适用性分析。研究结果表明：基于等效TNT假设的Henrych模型、Mills模型和等效TNT当量数值模拟方法均不适合准确预测蒸气云爆炸超压,TNO多能法和混合气体数值模拟方法所预测的结果较为接近实验结果。TNO多能法使用简便且推广性强,但主观性较大,易高估或低估爆炸后果;混合气体数值模拟方法操作繁琐且推广性差,但分析结果精度较高。在对高后果区进行安全管控时,可结合TNO多能法与混合气体数值模拟方法同时对管道工况进行评估,确定TNO多能法的爆源强度等级,继而推广使用TNO多能法。该研究结果可在较大程度上保证评估的准确性并节约成本。