CN108360608A - 一种供水***输水管的爆管识别与定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种供水***输水管的爆管识别与定位方法。本发明通过对管道中压力和流量数据的实时采集以及水司调度机构的实时监控，对供水***输水管爆管情况进行及时识别，并进行爆管发生地点的定位工作。本发明利用供水***输水管道水力学特征构建的一个爆管定位方法，实时采集供水***在线监测***回传的压力和流量数据，通过实时分析，识别输水管道中是否发生爆管事故进，并进行快速定位计算，提高管道爆管快速反应能力，指导供水公司调节供水，调度现场人员检修，保障输水工程安全性。
Description
技术领域
本发明涉及输水管信息化应用领域，尤其涉及一种基于SCADA监测数据的爆管定位方法。
背景技术
供水***输水管在供水工程中应用广泛，保证了整个供水***的连续性和安全性，也是水厂进行供水调度和调节的前提条件。供水***输水管道由于管道老化、人为施工和环境变化，在运行一段时间后会出现不同程度的漏损现象，严重的则会引起爆管事故。爆管现象一旦发生，不仅会对造成经济损失，也会造成城市基础设施破坏，影响居民正常生活，造成负面的社会影响。供水***输水管爆管定位的目标是尽可能的在爆管发生后及时响应，高效、准确、及时地判定爆管发生位置，第一时间采取相关措施，减轻爆管带来的损失。
目前国内对于爆管定位的方法主要有两种，即人工检验法和负压波法定位。人工检验法主要根据爆管发生时水体喷出管道的成音频率，运用听漏棒、噪声自动记录仪、电子听漏仪进行人工现场排查检测；负压波法根据供水管道发生爆管后压力下降的现象，测定爆管发生时的压力波数据，分析初始压力波和反射波的时间差进行爆管定位。
但是目前的两种定位方法还存在一些不足。人工检验法工程量大、效率低，在时间上比较滞后，不能及时对管道的漏损进行反馈；同时由于国内供水管道声波的传播距离有限，环境噪声干扰较大，大大影响了人工检验的准确性。负压波法虽然准确性高，但是为了得到准确的压力波和反射波时间差需要采用高精度高频传感器进行监测，而实际工程中由于现场条件和经济预算的限制，几乎无法使用。实际情况多采用低频拟稳态的压力流量监测仪器，仪器精度难以达到定位需要的精度要求。
随着数据传输技术的不断提高，传输成本不断降低，使得传感器收集数据进入实用阶段，国内大多数水司调度机构已有较为成熟的监测***对供水***进行及时监测，为基于监测数据的爆管定位提供了良好的基础。
因此，如何基于现有的低频仪表设备进行爆管识别和定位就成为了亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种输水管的爆管识别和定位方法，通过对管道中压力和流量数据的实时采集以及水司调度机构的实时监控，对供水***输水管爆管情况进行及时识别，并进行爆管发生地点的定位工作。
本发明在于提供一种供水***输水管的爆管识别与定位方法，基于以下在线压力和流量监控***，要求输水管线入口处布设压力和流量传感器，在输水管线上沿程布设压力传感器，沿程用于爆管监控的传感器布设距离不超过5000米，能够准确回传管道压力和流量状态。
在输水管线沿程用于爆管监控的传感器采样回传周期不超过5分钟，数据同步误差不大于1分钟。
该方法具体包括以下步骤：
步骤(1)、通过水司调度机构在线监测***获取供水***输水管管道沿程各传感器的压力和流量历史监测数据；
步骤(2)、对收集的历史监测数据进行数据清洗和补全，将处理后的历史监测数据储存到管网压力流量数据表中：
首先判断数据是否是监测***提供的错误码(如-999，0等设备仪表厂商标识数字)，若是则进行丢弃，若否则判断是否在合理区间的上下限(合理区间定义在所有数据0.01％～99.99％概率区间内)，若否则进行修正或补偿，其中修正或补偿可以是采用前3个时刻数据进行线性拟合后外延，若是则再次判断数据是否停滞不发生变化，若是则为正常数据，若否则采用线性拟合前3个时刻的变化率。
步骤(3)、获取监测***的主要参数：压力、压力差、流量的均值Dataave和方差Dataσ，管道阻力系数S；
所述的管道阻力系数S随着管段不同而发生变化，根据公式hf＝SlQ2，采用最小二乘法和Ransac算法进行拟合，获取管道阻力系数S。l表示管道的长度，Q表示管道的流量,hf表示沿程水头损失。
步骤(4)、通过水司调度机构在线监测***实时监控和收集供水***输水管管道沿程各传感器的压力和流量实时数据，对压力和流量实时数据进行分析，进行管网异常数据的识别处理并储存至管网压力流量数据表中。其中管网异常数据的识别处理方法与步骤2相同。
步骤(5)、计算爆管识别指标DAI，分析是否出现异常。
当出现输水管线大幅度下降和流量激增，则有可能为管线上出现爆管事故。通过技术异常指标DAI(也可以称为爆管识别指标)是否等于3，如果等于3，认定为异常现象。这时通过检查泵站水泵组调节,判断异常是否与水泵的调节一致条件:当增加运行水泵数量，则各监测点压力流量全部升高，反之输水量减小,则认定这种变化为正常。如果不一致认定为出现爆管，进入步骤(5)。如果不等于3，为正常返还至步骤(3)。
所述的爆管识别指标DAI是基于排除因为仪器故障或者水厂调控等原因造成误报现象而提出来的，综合了输水管线中监测数据Data中压力P、压力差ΔP和流量Q三个计算参数。要求Data采样时间间隔不大于15分钟，不小于1s。三类监测数据的DAI总值，即：DAI＝DAIp+DAIΔp+DAIQ。其中DAIp为压力数据异常指标，DAIΔp为压力差数据异常指标，DAIQ为流量数据异常指标，采用相同的公式计算：
Dataave和Dataσ分别表示压力P、压力差ΔP或流量Q的平均值和方差。Data表示压力P、压力差ΔP或流量Q。
步骤(6)、提取管线上布置的所有压力传感器数据，计算爆管前后压力变化波动值，采用三次样条绘制压力波动曲线，提取样条曲线最小值位置。
步骤(7)、根据样条曲线最小值位置，提取前后4～5个测点的爆管前后的压力值。
步骤(8)、提取泵站出口处的爆管前后的流量值，并根据流量值和步骤(7)压力值，计算爆管位置其中p′1-p′2为计算管段爆管后上下游测点压力差，P1-P2为计算管段爆管前上下游测点压力差，Q为爆管前管道内部流量，ΔQ为爆管发生时的漏水量，S为在步骤(1)中计算得到的不同管段的阻力系数。
由于单个测点测量误差会导致较大的计算误差，采用多组平均值获取爆管位置：
其中n为分组的个数。
本发明与现有常规爆管定位方法相比：
1、本发明爆管识别方法每个技术指标的意义明确，监控人员也容易理解报警的原因。监控人员观察到报警信息后，能够比较直观的判断结果合理性，避免了误报，可靠性高；
2、本发明爆管定位计算公式是根据基本物理现象推导而来，并且能够和监测数据很好地结合起来。采用了多组数据的平均值作为定位结果，能够较好地对仪表错误引起误差进行过滤，结果可靠高。
3、本发明爆管定位计算公式简单，在处理应急工程时，可操作性强。与其他爆管定位方法比较，本发明中只有一个参数，获取比较简单。实际工程中基于该方法的实现成本低，能够得到有效保障，在供水***工程的安全保障领域有较大应用前景。
附图说明
图1是本发明供水***压力监控***图；
图2是供水***输水管的爆管定位方法流程图；
图3是实施例中爆管定位模型的参数S的拟合结果图；
图4是实施例中爆管前后不同压力监测点压力降曲线图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。所描述的实施例是本发明一个实施例，而不是全部的实施例，本领域普通技术人员基于此在没有做出创造型劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本实施例的水司调度机构在线监测***，包括泵站出水口的压力计、流量计和输水管道沿程的压力传感器；监测***分别连接各现场传感器和信息平台，通过数据传输技术将各传感器的数据传输至信息平台，并进行处理和储存。
如图2所示，本实施例的输水管的爆管识别与定位方法可以包括以下步骤：
步骤1，爆管识别模型参数预处理：提取历史的压力和流量数据进行分析，对监测数据进行数据清洗和补全。将处理后的监测数据储存到管网压力流量数据表中，计算压力、压力差和流量的平均值、标准差和阻力系数S，为后期计算爆管位置提供参数。公式中阻力系数S随着管段不同而发生变化，S由数据清洗后储存在上述管网压力流量数据表中的数据线性拟合得到。S计算是结合最小二乘法和Ransac算法获取得到。两种方法结合可以提高爆管定位数学模型的准确性。根据最小二乘法进行线性拟合之后，得到一个关于拟合值a的置信区间Γ＝[a-3σ,a+3σ]，随后在置信区间内利用Ransac算法进行二次拟合，得到相对更加合理可信的参数S，该算法数学表达为：Maximum[S∈Γ，r∈R|F(lQ2)＝SlQ2+C]。图3是本发明的一个实施例爆管定位模型的参数S的拟合结果图。图3中采用最小二乘法和Ransac算法相互结合的算法拟合得到的参数S能较好得吻合监测数据，验证了模型参数S的准确性和爆管定位模型的真实性。
步骤2，爆管识别的数据提取：将在线监测***采集到的压力和流量数据接入到爆管监控******中，首先对进行管网异常数据的识别处理，包括数据清洗和补全，将处理后的数据分类储存数据分析表中。
步骤3，计算爆管识别的异常指标DAI：爆管识别指标DAI是基于排除因为仪器故障或者水厂调控等原因造成误报现象而提出来的。提取当前和上一时刻各测点的节点压力流量数据，采用压力、压力差和流量三个特征值结合的方法进行综合判断，根据监测数据的平均值Dataave和方差σ对DAI定义如下：
综合输水管线中监测数据中压力、压力差和流量进行判别，可得到基于三个数据特征值的DAI总值，即：DAI＝DAIp+DAIΔp+DAIQ。其中，DAIp为压力数据异常指标，DAIΔp为压力差数据异常指标，DAIQ为流量数据异常指标。当某一时刻压力、压力差和流量三个数据特征值均偏离正常波动区间，即DAI总值DAI＝3时，可以初步判定为异常事件。判断输水管线入口的水泵是否发生变化，如果没有发生变化，预警为爆管事故。
步骤4，提取爆管附近压力监控值：爆管事故预警发生后，将输水管发生后沿程几个压力传感器压力降提取出来，并绘制处压力将曲线，如图4所示管道发生爆管事故时，不同压力监测点传感器压力下降达到一个峰值后就会逐渐减小，总体上呈漏斗状。由于管道末梢监测点由于受到水流回流等因素的影响较大，回传数据的压力降与实际爆管发生时相差较大，不能作为计算爆管定位的参考，以压力降最大的位置为基准，提取上下游4～5个测压点的压力值。
步骤5，爆管位置的预测计算：根据爆管前后的水力学变化特征构建爆管定位模型，计算得到管道爆管定位的计算式：其中p′1-p′2为计算管段爆管后上下游测点压力差，P1-P2为计算管段爆管前上下游测点压力差，Q为爆管前管道内部流量，ΔQ为爆管发生时的漏水量，S为不同管段的阻力系数。由于单个测点测量误差会导致较大的计算误差，采用多点平均值作为最终计算结果：
本实施例通过对在线监测***的监测数据处理分析，结合供水***输水管道水力学特征构建的供水***输水管爆管定位数学模型能够较为准确地预判爆管位置。通过实施例研究发现采用爆管定位模型预判的爆管位置与实际爆管发生位置偏差保持在500m以内，按照人均每分钟80米的步行速度，工作人员到达预设点后搜索时间在5～10分钟以内，机动车的速度为200～500米，1～2分钟内可以完成现场搜索，因此本发明结果属于合理精度范围，在工程上完全可以接受。
本发明通过在线监测***采集供水***输水管的压力流量数据，结合管道水力学爆管识别指标DAI对爆管事件进行识别，并构建爆管定位模型对爆管发生位置进行定位。通过实施研究表明本发明的一种供水***输水管的爆管定位方法在工程上是可行的。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方法，而非对其限制；尽管参照签署实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其已然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明个实施例技术方案的精神和范围。
Claims (4)
1.一种供水***输水管的爆管识别与定位方法，基于以下在线压力和流量监控***，要求输水管线入口处布设压力和流量传感器，在输水管线上沿程布设压力传感器，沿程用于爆管监控的传感器布设距离不超过5000米，能够准确回传管道压力和流量状态；
其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤(1)、通过水司调度机构在线监测***获取供水***输水管管道沿程各传感器的压力和流量历史监测数据；
步骤(2)、对收集的历史监测数据进行数据清洗和补全，将处理后的历史监测数据储存到管网压力流量数据表中；
步骤(3)、获取监测***的主要参数：压力、压力差、流量的均值Dataave和方差Dataσ，管道阻力系数S；
所述的管道阻力系数S随着管段不同而发生变化，根据公式hf＝SlQ2，采用最小二乘法和Ransac算法进行拟合，获取管道阻力系数S；其中l表示管道的长度，Q表示管道的流量,hf表示沿程水头损失；
步骤(4)、通过水司调度机构在线监测***实时监控和收集供水***输水管管道沿程各传感器的压力和流量实时数据，对压力和流量实时数据进行分析，进行管网异常数据的识别处理并储存至管网压力流量数据表中；其中管网异常数据的识别处理方法与步骤2相同；
步骤(5)、计算爆管识别指标DAI，分析是否出现异常；
爆管识别指标DAI＝DAIp+DAIΔp+DAIQ，其中DAIp为压力数据异常指标，DAIΔp为压力差数据异常指标，DAIQ为流量数据异常指标；
Dataave和Dataσ分别表示压力P、压力差ΔP或流量Q的平均值和方差；Data表示压力P、压力差ΔP或流量Q；
判断爆管识别指标DAI是否等于3；如果不等于3，则认定为正常状态，返还至步骤(3)；如果等于3，则认定为异常状态，然后通过检查泵站水泵组调节,再次判断异常是否与水泵的调节一致条件：当增加运行水泵数量，则各监测点压力流量全部升高，反之输水量减小,则认定这种变化为正常，如果不一致认定为出现爆管，进入步骤(5)；
步骤(6)、提取管线上布置的所有压力传感器数据，计算爆管前后压力变化波动值，采用三次样条绘制压力波动曲线，提取样条曲线最小值位置；
步骤(7)、根据样条曲线最小值位置，提取前后4～5个测点的爆管前后的压力值；
步骤(8)、提取泵站出口处的爆管前后的流量值，并根据流量值和步骤(7)压力值，计算爆管位置其中p′1-p′2为计算管段爆管后上下游测点压力差，P1-P2为计算管段爆管前上下游测点压力差，Q为爆管前管道内部流量，ΔQ为爆管发生时的漏水量，S为在步骤(1)中计算得到的不同管段的阻力系数；
由于单个测点测量误差会导致较大的计算误差，采用多组平均值获取爆管位置：
其中n为分组的个数。
2.如权利要求1所述的一种供水***输水管的爆管识别与定位方法，其特征在于步骤(2)具体是首先判断数据是否是监测***提供的错误码，若是则进行丢弃，若否则判断是否在合理区间的上下限，若否则进行修正或补偿，其中修正或补偿可以是采用前3个时刻数据进行线性拟合后外延，若是则再次判断数据是否停滞不发生变化，若是则为正常数据，若否则采用线性拟合前3个时刻的变化率。
3.如权利要求1所述的一种供水***输水管的爆管识别与定位方法，其特征在于步骤(5)要求Data采样时间间隔不大于15分钟，不小于1s。
4.如权利要求1所述的一种供水***输水管的爆管识别与定位方法，其特征在于在线压力和流量监控***在输水管线沿程用于爆管监控的传感器采样回传周期不超过5分钟，数据同步误差不大于1分钟。
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