基于声发射技术的压力管道泄漏监测

本文通过在试验室条件下,对压力管道泄漏的声发射信号进行定位及特征研究,探索声发射技术在压力管道泄漏监测方面的可行性;并通过工业锅炉水压试验过程中的连接管道泄漏声发射监测案例对研究成果进行验证,从而为压力管道泄漏声发射监测积累必要的工程经验和理论数据。     

基于小波包熵与AFSA-SVM的压力管道泄漏识别

为了快速、准确地诊断出输气压力管道不同的泄漏状态,提出了一种基于小波包熵与人工鱼群优化支持向量机(AFSA-SVM)相结合的压力管道泄漏模式识别方法。该方法首先对管道泄漏时产生的声发射信号进行小波包分解,并对分解的最后一层节点重构信号进行相关性分析,以获得敏感的节点信号。然后求取这些敏感节点信号的小波包熵值,作为管道不同泄漏信号的特征向量。最后将小波包熵值输入到SVM中,并运用AFSA方法对SVM分类器中惩罚因子C与核函数参数g进行全局优化,以提高其分类准确率。实验结果表明,该方法能准确地识别压力管道不同的泄漏状态,为天然气管道泄漏状态监测提供新方法。     

声发射法检测输气管道泄漏的研究综述

声发射法检测管道泄漏是目前的热点方法,研究涉及泄漏信号的产生与传播、信号拾取与处理、基于信号的智能识别与定位等。通过介绍声发射检测定位原理及一些基本规律,详细分析小波分析、局域均值分解、经验模态分解、变分模态分解在处理泄漏信号时的优劣,探讨人工智能在处理管道泄漏声发射信号中的应用,总结管道泄漏的模态研究、相关试验研究,来理清基于声发射的管道泄漏检测现状及展望未来发展。     

基于VMD分量相对熵分析的压力管道泄漏定位

为减小压力管道泄漏定位误差,从而及时处理管道泄漏,预防事故,首先,提出一种基于变分模态分解(VMD)分量相对熵分析的管道泄漏定位方法,采用VMD分解泄漏信号,获得多个分量,用相对熵分析自适应选择方法去除与管道泄漏信号混合的非泄漏信号,获取最佳观测信号;然后,利用管道模态声发射理论与广义S变换互时频分析,减少泄漏声发射信号频散性对定位的影响,获取较准确的泄漏信号的时延与声速;最后,利用管道泄漏时差定位公式计算泄漏位置,实现管道泄漏的精确定位。结果表明:该方法能够实现管道泄漏精确定位,与直接互时频分析方法以及相关系数分析法相比,定位精度明显提高。     

压力管道泄漏声发射源定位的实验研究

结合实验室声发射仪和油气管道设备,建立了充气管道泄漏声发射检测系统模型,分别在传感器间距、管道压力和泄漏量三种变化状态下进行了泄漏源定位影响实验。对管道泄漏声发射信号的时域统计特征、频域分布特征以及泄漏信号的相关性作了分析;从声信号能量累计和衰减特性方面对互相关定位法和幅度衰减测量区域定位法的可行性进行了计算,表明在传感器间距较小和泄漏量较小的状态下,在背景噪声较小的环境中,用互相关法具有较好的定位精度;而幅度衰减测量区域定位方法对泄漏源的定位误差较大。     

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。     

基于静电传感信号的小孔泄漏探测方法与试验

根据高压气体从小孔喷出时在喷出区域附近积聚大量电荷的现象,提出基于静电传感信号的小孔泄漏探测原理和信号处理方法,并开展探索性静电感知试验。首先,分析气体从小孔泄漏喷出导致附近区域异常带电的机制,并引入基于静电传感的泄漏探测理论方法;然后,针对静电信号内含信息提取问题,提出一种基于稀疏分解的信号降噪与特征提取方法,进一步在压力管道气体泄漏试验平台开展气体泄漏喷出静电感知试验;最后,对小孔泄漏静电探测应用场景展开讨论。结果表明：泄漏发生时喷射气体的静电信号特征十分活跃,且信号平均峰值与喷射压力呈二次正相关,静电传感技术有望为泄漏监测提供一种新的手段。     

基于多小波变换和奇异值分解的声发射信号降噪方法

为了提高起重机故障诊断的准确率,本文将多小波变换(MWT)和奇异值分解(SVD)进行结合,提出了一个回转支承声发射信号降噪新方法.本文采用MWT对声发射信号进行多层次分解,并用SVD算法进行处理,提高了声发射信号的可识别度.最后,采用仿真信号和真实回转支承声发射信号进行测试,结果表明本文所用方法可以有效地去除信号中的噪...     

常压储罐底板泄漏声发射检测方法及应用

为解决常压储罐泄漏检测中容易出现的信号漏采、定位不精准等问题,基于声发射泄漏检测要求,提出一种适用于储罐底板泄漏检测的液位多级变化工况下声发射检测及验证方法,并规定具体的工艺流程。以某石化公司储罐为例,分析不同液位时采集得到的声发射信号特征,同时利用声发射技术对储罐底板泄漏进行区域定位,并采用开罐检测方法进行验证,发现随着液位的增加,信号活性先增大后减小,储罐底板泄漏声发射检测结果与开罐检测高度一致。研究结果表明：在多级液位下采集储罐底板泄漏声发射信号,可提高泄漏源定位精度,有效避免漏检情况发生。     

面向储罐声发射检测的信号分析技术研究

为提高非专家检测人员执行储罐声发射检测后评价的准确度,综合分析检测过程中常见的噪声类型,提出基于小波分析和模式识别的声发射信号处理方法;设计Q235B板三点弯曲、砂纸打磨、橡胶手柄敲击和电噪声试验,并收集新声发射波形特征量分析试验数据,获取不同类信号特征;结合提出的信号处理方法和新特征量,聚类分析大样本数据以区分不同类型声源。结果表明:所提方法可以定量反映声发射波形的突发性,能够解决声发射信号类型的识别问题;该方法还可提取有效声发射信号典型特征,并保留关键频带小波系数来重构波形,适用于储罐的声发射检测。     

基于机器学习的天然气钢质管道缺陷检测方法研究

针对天然气钢制管道缺陷超声检测模式识别问题中，传统方法对信号进行分解并提取分解后本征模态函数的特征时，直接忽略残差信号这一问题，提出首先对检测回波信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD),并对比时域残差信号，直接对残差信号进行统计特征提取。其次，用天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search algorithm, BAS)优化的最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machines, LSSVM)进行分类试验。试验结果表明，基于EMD-BAS-LSSVM的天然气钢质管道缺陷检测方法针对人造缺陷的识别准确率为75.71%,针对天然气站场和抢险维修中心现场的管道缺陷检测准确率为65.78%,有效识别了天然气钢质管道腐蚀缺陷。     

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.     

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...     

基于广义概念的城市燃气管道泄漏精确定位

为了准确地检测城市燃气管道泄漏,提出了一种基于广义概念的管道泄漏检测定位方法。声发射技术对于管道泄漏的检测、定位是一个极好的工具,但由于泄漏源的传播容易受到周围背景噪声以及复杂工况的影响,其定位误差较大。基于时延估计的互相关信号处理方法被广泛用于管道泄漏检测定位,但由于泄漏应力波传播通道的动态特性,使得源信号在传播过程中会产生波形变化,给互相关函数峰值位置的确定带来困难。由此引入广义相关分析方法,通过对信号进行前置滤波,在一定程度上减少了传播通道动态特性因素对泄漏点定位的不利影响,得到了更为准确的时延估值。在此基础上,通过模拟实验,编写Matlab神经网络代码,构造GRNN模型,进一步预测定位。结果表明,GRNN预测的声发射检测值、互相关定位值以及广义相关定位值,相比之前定位精度分别得到提高,其中基于广义相关的延时估计方法定位最为精确,将该方法用于工程实际中,可以更加精确地定位出泄漏点。     

基于EMD-HHT可定位长输天然气管道第三方破坏事件监测技术

为适应目前管道安全监测需要,满足对扰动信号分类监测的实际需求,提出1种基于希尔伯变换和经验模态分解(EMD-HHT)的信号特征提取技术,利用基于φ-OTDR分布式光纤传感系统采集振动信号,通过EMD+HHT区分算法对管道沿线振动事件进行分解并提取6个典型特征向量,各特征事件数据经过EMD后选取IMF3为最终提取特征向量的原始数据,BP神经元网络可有效识别机械破坏、敲击破坏、车辆经过、人工挖掘、动力干扰5种事件。研究结果表明：在长输管道信号识别中,BP神经网络对5类事件平均识别率高达98.6%,该技术分类识别5类事件扰动信号,能够达到较高准确性,并且误报率平均在1.3%,能较好满足现场安全实时监测需求。研究结果对长输油气管道附近第三方破坏扰动信号分类监测具有一定参考意义。     

CEEMD-FCM模型下的管道缺陷识别方法

为提高管道缺陷识别精度,利用补充集合经验模态分解方法(CEEMD)和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出CEEMD-FCM的管道缺陷识别模型。首先,分析管道缺陷信号波形特征,引入粒子群优化算法(PSO)改进小波阈值降噪方法,实现管道缺陷信号的降噪;然后,采用CEEMD分解缺陷信号,并借助能量熵原理提取缺陷的特征参量;最后,利用模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA)优化FCM,完成管道缺陷的分类。结果表明:基于CEEMD-FCM模型的管道缺陷识别方法的综合识别精度达到87. 5%,可实现石油化工领域管道缺陷模式的精准识别,保障管道安全运行,降低事故发生率。     

管道泄漏次声波信号特征及衰减规律的数值模拟研究

为了更加精确地对输送管道泄漏进行检测,采用COMSOL软件对管道次声波检测泄漏信号的频谱、声压级及衰减规律进行数值计算研究。结果表明：管道泄漏信号的声压级峰值频率出现2个范围,即0.01～2Hz和10～12Hz;随着管道压力和泄漏孔径增大,泄漏点所产生的次声波信号幅度呈增大趋势,泄漏产生的声压级与平面波总功耗也同样增加。研究成果可为城市埋地输送管道泄漏的次声波检测定位方法提供理论依据。     

油气水分离器声发射检测的初步实践

本文简单介绍了声发射的工作原理和技术特征。结合声发射技术特点,针对油气水分离器的结构特征,提出了用声发射检测的平面定位方案。讲述了检测前的准备工作;通过采用两次加载,对比两次实验中的采集数据,结合凯塞尔效应的原理,综合分析了检测中的噪声来源,指出从保压阶段的采集数据中提取有效信号,并根据有效信号判断缺陷的性质。最后给出检测结果和提出目前在油气水分离器检测中急需解决的问题和工作方向。     

基于特征提取的输油管道泄漏系数预测*

为准确预测管道泄漏系数,估计管道泄漏量,以基于瞬变流方法的模拟数据为例,建立多个管道泄漏系数预测模型(多层感知机、长短期记忆网络、随机森林、支持向量机以及K近邻回归),综合考虑管道流量和压力数据特点,提出序列提取法和均值提取法2种管道时序数据预处理方法,模型评价指标为相关系数（R2）和平均绝对百分比误差（MAPE）。研究结果表明:随机森林和多层感知机的抗噪性较强,在5%的噪声影响下,模型准确度下降幅度较小;均值提取法去噪功能较好,可在一定程度上降低噪声影响;基于均值提取法的多层感知机模型效果相对较好,R2为0.997 5,MAPE为1.599%,研究结果可为准确预测管道泄漏系数、估计泄漏量提供指导。