CN102174992A

CN102174992A - 一种压力管道的压力曲线特征提取方法

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Publication number: CN102174992A
Application number: CN2011100268492A
Authority: CN
Inventors: 黄腾飞; 罗群; 罗宇; 黄新华; 陈君; 秦宇; 仇付鹏
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2011-01-25
Filing date: 2011-01-25
Publication date: 2011-09-07

Abstract

一种压力管道的压力曲线特征提取方法，其特征在于：对于压力管道，在相对较短的ΔT时间内，压力序列{Pn|n＝1，…，n}可用函数P＝α.t^β+ε表征，α、β、ε均为拟合参数，对所获得的ΔT时间段的压力数据进行对数域变换，即：log(P)＝alog(t)+b，其中a，b为基于压力对数曲线的***拟合参数；将所述对数压力曲线的时间段ΔT，分成更小的时间间隔Δt，设有M个样点，以Q_i为该M个样点的代表点，Q_i和Δt时间间隔内的这M个样点用中值滤波器给出：Q_i＝M个样点排序后，取中值，取连续的L个Δt时间间隔，按上述步骤得到L个压力对数值{Q_i|i＝1，...，L}，将此L个数值联合起来，构成一个压力对数联合矢量Π＝(Q₁Q₂...Q_L)^T作为此对数压力曲线的特征矢量；通过提取的压力曲线特征，对识别引擎进行现场或离线的学习训练，以正确识别管道的渗漏或泄露情况。

Description

一种压力管道的压力曲线特征提取方法

技术领域

本发明涉及管网渗漏、泄漏感测技术领域，尤其涉及一种压力管道的压力曲线特征提取方法。

背景技术

压力管道，是指利用一定的压力，用于输送气体或者液体，其范围规定为最高工作压力大于或者等于0.1MPa(兆帕斯卡)的气体、液化气体、蒸汽介质或者可燃、易爆、有毒、有腐蚀性等的液体介质，且公称直径大于25mm的管道。压力管道在工农业生产中有非常广泛的应用。由于压力管道的实际运行中，管道的焊接接头、压缩机、泵机的等部位是相对比较薄弱的部位；而且极可能部分压力管道工作在高温、高压等工作条件苛刻的管段；这些都造成其发生事故的可能性较大。

从安全生产和环境保护的角度出发，压力管道的完整性监控非常重要。监测压力管道的完整性，其最重要方式的就是实时监测压力管道的压力大小，由监控中心对测得的压力管道的压力曲线做相应地分析和处理，提取出压力管道的压力曲线特征，以判断管道压力是否正常。在各种监控压力管道完整性***中，有效提取压力管道的压力曲线特征是***的核心功能之一，也直接影响到监控***的性能。

发明内容

为此，本发明设计了一种压力管道的压力曲线特征提取方法，本发明的基本工作原理是：通过传感器采集到压力数据，将采集到的压力数据(或者作对数变换后的压力对数数据)分组，选择一代表点作为该分组的特征点，序贯选择若干组，得到相应的特征点，将此若干特征点联合起来，作为该段压力数据(或压力对数数据)联合矢量，以此联合矢量作为该段压力数据(或压力对数数据)的特征矢量。

实际***运行证明，采用本发明提供的技术，通过监控和分析持续20～50分钟的压力数据，***能检测到两端封闭的短距离压力管道泄漏孔径为0.1毫米的微小泄漏。

本发明一方面，涉及一种压力管道的压力曲线特征提取方法，其特征在于：对于压力管道，在相对较短的ΔT时间内，压力序列{Pn|n＝1，…，n}可用函数P＝α.t^β+ε表征，α、β、ε均为拟合参数，对所获得的ΔT时间段的压力数据进行对数域变换，即：

log(P)＝alog(t)+b，其中a，b为基于压力对数曲线的***拟合参数；

将所述对数压力曲线的时间段ΔT，分成更小的时间间隔Δt，设有M个样点，以Q_i为该M个样点的代表点，Q_i和Δt时间间隔内的这M个样点用中值滤波器给出：

Q_i＝M个样点排序后，取中值，

取连续的L个Δt时间间隔，按上述步骤得到L个压力对数值{Q_i|i＝1，…，L}，将此L个数值联合起来，构成一个压力对数联合矢量Π＝(Q₁Q₂...Q_L)^T作为此对数压力曲线的特征矢量；通过提取的压力曲线特征，对识别引擎进行现场或离线的学习训练，以正确识别管道的渗漏或泄露情况。

另一方面，涉及根据上述方法进行机场坪航空燃油管网泄漏检测的***，其特征在于包括：温度传感器，压力传感器，测漏仪，和上位机；其中，温度传感器用于测量管线所在环境的温度，以用于修正环境温度对管道压力的影响，并将该温度值信号通过有线或无线方式传送给测漏仪；压力传感器，用于实时检测管道中的压力变化情况，将压力信号及温度信号转换为电信号，通过有线或无线方式传送给测漏仪，压力传感器，其安装于输送管道上，与声波发生源接触，用于感测声波在空气中传播时形成压缩和稀疏交替变化的声压，获取精度较高的压力信号；测漏仪，其上运行机坪管网泄漏检测***；上位机，其是***的监控终端。

附图说明

下面结合附图和实施方式对本发明作进一步详细说明。

图1独立监控与数据采集(SCADA)***机坪管网测漏***总体框图；

图2机场坪短距离封闭管道测漏***核心处理流程；

图3压力曲线和压力对数曲线(示意图)；

图4对数压力曲线的联合矢量提取过程；

图5基于神经网络和压力曲线特征的飞机场机坪渗漏、泄漏搜索引擎构建示意图。

具体实施方式

本发明的压力管道的压力曲线特征提取方法适用于所有的运用管道进行液体、气体传输的管道检测***，为了更好地阐述其方法的具体步骤，以基于压力监测法的机坪管网泄漏检测***为了进行说明，但是本领域技术人员知晓，其并不限定本发明的适用范围。

如图1所示，其为基于压力监测法的机坪管网泄漏检测***的总体结构框图，该独立监控与数据采集***(SCADAS)机坪管网测漏***，包括温度传感器，压力传感器，测漏仪，和上位机。其中，温度传感器用于测量管线所在环境的温度，以用于修正环境温度对管道压力的影响，并将该温度值信号通过有线或无线方式传送给测漏仪；压力传感器，用于实时检测管道中的压力变化情况，将压力信号及温度信号转换为电信号，通过有线或无线方式传送给测漏仪，压力传感器(有时也称为压力变送器)其安装于输送管道上，与声波发生源接触，用于感测声波在空气中传播时形成压缩和稀疏交替变化的声压，获取精度较高的压力信号。通常，压力信号中携带了声波信号，但是由于压力信号是一个较大的压力值，而声波引起的压力波动是一个很小的压力值。例如，在空气中一个标准大气压(指在标准大气条件下海平面的气压)其值为101325帕斯卡，约为10⁵帕斯卡，而人耳能听到的最低声音引起的空气压力变化约为2*10^-5帕斯卡)；测漏仪，测漏仪是整个***的核心功能模块，其上运行机坪管网泄漏检测***；上位机(也称监控终端)，其是***的监控终端，操作员和管理员可以实现***管理和参数设置等操作和管理，当发生管道泄漏(或泄漏)，及时发出报警和启动应急处理。

关于温度传感器，压力传感器，测漏仪，和上位机之间的信息连接、传输方式，对于本领域技术来说，根据附图的直观理解就可以得知，属于本领域的公知常识，这里就不再赘述。

如图2所示，其为运行于运行机坪管网泄漏检测***中的机场坪短距离封闭管道测漏***核心处理流程，其包括如下处理步骤：(1)通过传感器和前置电路完成将接收到的信号转换成电信号，放大后传递给功能块2；(2)通过数据AD转换和数据预处理，完成AD转换，并且进行必要的数据稳健性处理的工作，比如自适应滤波、去燥等；(3)噪声消除模块，消除干扰和背景噪声，如正常的开关阀门产生的声音干扰等；(4)处理之后的信号，通过压力数据校准及压力曲线特征搜索引擎，进行压力信号特征提取和识别，从而完成渗漏或者泄漏事件识别，并且确定出事件大致的发生时间、距离等。其中，管道压力数据校准，需要考虑环境温度、管径、管道壁厚对管道压力的影响，从而减小外界客观因素对压力数据分析的影响。

对于管道渗漏检测***，由上述的工作流程可知，其压力曲线的特征提取，在其***判决中起着非常重要的作用，直接影响***的工作有效性和工作准确性，本发明对于压力曲线特征提取，设计了一种压力管道的压力曲线特征提取方法，以有效提取压力曲线特征，极大提高了表征压力曲线变化的准确性，提高了泄露事件识别的精度。其提取方法具体说明如下：

压力管道压力数据特征矢量提取方法

由于实际的压力(压力已校准)是依循一种非线性的方式进行衰减的，对于压力管道，在相对较短的ΔT时间内，压力序列{Pn|n＝1，…，n}可用函数P＝α.t^β+ε，α、β、ε均为拟合参数。因上述指数形式在分析问题时颇为不便，所以对所获得的ΔT时间段的压力数据进行对数域变换，即：

log(P)＝alog(t)+b，其中a，b为基于压力对数曲线的***拟合参数

经过这样处理后，曲线变化相对平缓一些，也较为容易看到压降的突变点，如图3所示，这样的对数域压力变换曲线，其特征更加明显，更有利于后续的特征提取及进行训练、识别。

此外，为了节省计算时间、减少存储量等，根据实际设计需要，也可以不需要把压力数据作对数运算。

压力管道压力对数数据特征矢量形成方法

由于多数的压力管道监控***要求极高的可靠性，如果只是简单地以压力对数衰减为判据，过于粗放，根本无法满足实际应用需要，极容易造成漏判、误判。鉴于此，数据在经过上述的处理后，必须经过更精细化处理。为表征对数压力曲线的特点，提高***可靠性，本发明首次提出，将所述对数压力曲线的时间段ΔT，分成更小的时间间隔(Δt，设有M个样点)，以Q_i为该M个样点的代表点，如图4所示。

为降低***噪声的影响，Q_i和Δt时间间隔内的这M个样点用中值滤波器给出：

Q_i＝M个样点排序后，取中值，

取连续的L个Δt时间间隔，按上述步骤得到L个压力对数值{Q_i|i＝1，…，L}，将此L个数值联合起来，构成一个压力对数联合矢量Π＝(Q₁Q₂...Q_L)^T作为此对数压力曲线的特征矢量。

基于神经网络的压力曲线特征搜索引擎的构建方法

神经网络模型以其强大的并行数据处理能力及学习能力被广泛用于***辨识领域，能有效地描述复杂的信号模型，在模型识别和匹配领域得到了广泛的应用。本发明以压力对数联合矢量Π＝(Q₁Q₂...Q_L)^T，或仅使用压力联合矢量，为神经网络输入端，如图5所示，其为基于神经网络和压力曲线特征的飞机场机坪渗漏、泄漏搜索引擎构建结构图，从图5可以得到，网络输出为

w_i是权重因子，φ_i(Q₁Q₂...Q_L)是神经元核函数，本***神经网络模型库由参数集{w_i、φ_i(x)}确定。通过提取的压力曲线特征，对神经网络进行现场或离线的学习训练，可以正确识别管道的渗漏或泄露情况。采用本发明提供的技术，通过监控和分析持续20～50分钟的压力和温度数据，***能检测到孔径为0.1毫米的微小泄漏。

本发明至少取得以下几方面的优点：

有效地提取了压力管道压力曲线的特征。

极大提高了表征压力曲线变化的准确性，使两端封闭的短距离压力管道0.1毫米的泄漏孔径都可以被检测到。

Claims

1.一种压力管道的压力曲线特征提取方法，其特征在于：对于压力管道，在相对较短的ΔT时间内，压力序列{Pn|n＝1，…，n}可用函数P＝α.t^β+ε表征，α、β、ε均为拟合参数，对所获得的ΔT时间段的压力数据进行对数域变换，即：

Q_i＝M个样点排序后，取中值，

2.根据权利要求1的方法进行机场坪航空燃油管网泄漏检测的***，其特征在于包括：温度传感器，压力传感器，测漏仪，和上位机；其中，温度传感器用于测量管线所在环境的温度，以用于修正环境温度对管道压力的影响，并将该温度值信号通过有线或无线方式传送给测漏仪；压力传感器，用于实时检测管道中的压力变化情况，将压力信号及温度信号转换为电信号，通过有线或无线方式传送给测漏仪，压力传感器，其安装于输送管道上，与声波发生源接触，用于感测声波在空气中传播时形成压缩和稀疏交替变化的声压，获取精度较高的压力信号；测漏仪，其上运行机坪管网泄漏检测***；上位机，其是***的监控终端。