CN108802685A - 一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位方法及***,所述***在管道周向布置传感器阵列接收异常碰撞产生的声波信号,利用柱坐标系管道模型展开转化为平面坐标系,并由此构建带约束因子的反演目标函数,运用最小二乘法约束反演来实现石油、天然气管道运输中至关重要的异常碰撞二维定位,利用此方法为快速实现石油、天然气的管道的碰撞定位提供了可靠的方法和技术,大大降低了异常碰撞检测的成本。
Description
技术领域
本发明涉及油气管道异常碰撞的定位技术领域,特别涉及一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位方法及***
背景技术
油气管道常用于运输石油、天然气等重要资源。大部分管道埋设在野外或地下等复杂环境下,容易受到落石、泥石流等撞击破坏,撞击严重时常发生泄漏事故。在管道中运输的介质通常具有很大的危险性和污染性,一旦发生泄漏,不仅会造成重大的经济损失,更严重的会对人民的生命生产活动产生重大危险,因此,快速检测和定位管道异常碰撞位置具有十分重要的学术和应用价值。
目前,已经提出了大量关于油气管道异常碰撞的定位方法,如声学测量法、温度测试法、示踪气体检测法、漏磁检测法等。在许多定位方法中,基于声学的定位方法已经被证明能够实现在线检测,而且具有效果最好,实时性好、灵敏度高、误差小等优点。声学定位主要包括一维线性定位法以及区域定位法两种。一维线性定位法,就是在一条直线的区域内通过粘贴线性传感器在管道上来进行异常碰撞定位,测量***至少使用两个传感器,互相关算法计算出泄漏分别到达两个传感器的时差,该方法只能确定沿管道方向的位置,无方位分辨性。区域定位也就是二维定位,原理就是利用声发射传播衰减较小的次声波进行定位,通过在传播路径上线性布置固定数量的传感器,那么传感器接收到的声信号幅度、频率都是不一样的,随着距离的传播信号越来越弱。根据所测得幅值大小的变化可以确定声波的传播方向,通过信号平均能量的计算近似确定碰撞区域,再通过精确算法来计算出碰撞点。区域定位法是一种较粗略的定位方法,也不能对所有声信号进行检测,而且传感器成本比较大,如果布置较多,也会增加成本,从经济上考虑不是最佳的选择。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位方法及***,通过布置在管道周向的传感器接收异常碰撞产生的波形信号,计算不同传感器的波形信号的到时,并建立约束目标函数,利用最小二乘约束反演管道异常碰撞的二维(周向、轴向)坐标,为实现上述目的,本发明公开一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位方法,所述方法包括以下步骤:
S1、在管道周向布置传感器阵列Rij(i=1,2;j=1,…,N),每组传感器阵列由N个传感器组成,其中,N≥4;
S2、根据步骤S1中传感器阵列接收的异常碰撞产生的声波信号,并计算每组传感器阵列的到时tij;
S3、将管道近似几何模型由柱坐标系转换为平面坐标系,实现管道的二维定位;
S4、根据步骤S3构建带约束因子的反演目标函数;
S5、根据S2中获得的传感器阵列到时集合,利用最小二乘法计算S4中反演目标函数得到传感器阵列最小二乘解;
S6、对比S5中得出的传感器阵列到时集合对应的最小二乘解,其中不同传感器阵列得出的元素相等的解即为反演得到的异常碰撞点的平面坐标位置,将其进行坐标转换,得出柱坐标系下异常碰撞点的二维坐标。
在上述技术方案中,步骤S4中,反演目标函数为:Ai={(x-xij)2+(y-yij)2-(vtij)2}*n(x-xij)2,其中(x,y)为平面坐标系下碰撞点的坐标,(xij,yij)为平面坐标系下传感器的坐标,v为管道中声波传播速度,n(x-xij)2为目标函数约束因子,
在上述技术方案中,所述步骤S5中最小二乘计算方法为:利用传感器阵列的到时集合{t1j}和{tnj},运用最小二乘法得到满足集合{t1j}的最小二乘解(x1,y1)和(x2,y2),得到满足集合{tnj}的最小二乘解(xn,yn)和(xn+1,yn+1),其中,N≥4。
本发明还公开一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位***,所述***包括传感阵列布置模块、接收计算到时模块、坐标系转换模块、构建目标函数模块、最小二乘法计算模块、对比模块;
传感器阵列布置模块,在管道周向布置传感器阵列Rij(i=1,2;j=1,…,N),每组传感器阵列由N个传感器组成,其中,N≥4;
计算到时模块,根据传感器阵列接收的异常碰撞产生的声波信号,并计算每组传感器阵列的到时tij;
转换模块,将管道近似几何模型由柱坐标系转换为平面坐标系,实现管道的二维定位;
构建函数模块,根据平面坐标系构建带约束因子的反演目标函数;
最小二乘法计算模块,根据获得的传感器阵列的到时集合,利用最小二乘法计算反演目标函数得到传感器阵列的最小二乘解;
对比模块,对比得出的传感器阵列到时集合对应的最小二乘解,其中不同传感器阵列得到的元素相等的两个解即为反演得到的异常碰撞点的平面坐标位置,将其进行坐标转换,得出柱坐标系下异常碰撞点的二维坐标。
在上述技术方案中,构建目标函数模块中反演目标函数为:Ai={(x-xij)2+(y-yij)2-(vtij)2}*n(x-xij)2,其中(x,y)为平面坐标系下碰撞点的坐标,(xij,yij)为平面坐标系下传感器的坐标,v为管道中声波传播速度,n(x-xij)2为目标函数约束因子,
在上述技术方案中,最小二乘法计算模块中最小二乘计算方法为:利用传感器阵列的到时集合{t1j}和{tnj},运用最小二乘法得到满足集合{t1j}的最小二乘解(x1,y1)和(x2,y2),得到满足集合{tnj}的最小二乘解(xn,yn)和(xn+1,yn+1),其中,N≥4。
本发明一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位方法及***,具有以下有益效果:本发明采用最小二乘约束反演来实现石油、天然气管道运输中至关重要的异常碰撞二维定位,与已有的技术相比,该方法可实现异常碰撞点的二维精确定位,为快速实现石油、天然气的管道的碰撞定位提供了可靠的方法和技术,并且利用两组传感器阵列即可实现管道的二维精确定位,大大降低了异常碰撞检测的成本。
附图说明
图1为本发明一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位方法流程图;
图2为本发明实施例两组传感器阵列分布示意图
图3为本发明管道柱坐标平面展开示意图;
图4为本发明传感器阵列测试管道碰撞实验图;
图5为本发明传感器阵列测试管道碰撞测试点敲击定位结果。
图6为本发明一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位***模块图
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述,本发明提供一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位方法,如图1所示,所述方法包括以下步骤:
S1、在管道周向布置传感器阵列Rij(i=1,2;j=1,…,N),每组传感器阵列由N个传感器组成,其中,N≥4;
具体如图2所示,当N为4时,传感器阵列的示意图,图2中左图为管道立体图,右图为管道横切面图。
S2、根据步骤S1中传感器阵列接收的异常碰撞产生的声波信号,并计算每组传感器阵列的到时tij;
S3、将管道近似几何模型由柱坐标系转换为平面坐标系,实现管道的二维定位;
具体如图3所示,图3中左图中A为碰撞点位置,C为其中一个传感器的位置,B为C所在的传感器阵列面与过A点的管道轴线交点,a为AB之间的直线距离,b为B点到C点的沿管道外径的周向距离,c为碰撞点到传感器的实际路径;右图为展开后的平面示意图。路径c的可以通过以下公式得到得出的路径c可估算碰撞点位置。
S4、根据步骤S3构建带约束因子的反演目标函数;
其中,反演目标函数为:Ai={(x-xij)2+(y-yij)2-(vtij)2}*n(x-xij)2,其中(x,y)为平面坐标系下碰撞点的坐标,(xij,yij)为平面坐标系下传感器的坐标,v为管道中声波传播速度,n(x-xij)2为目标函数约束因子,
S5、根据S2中获得的传感器阵列的到时集合,利用最小二乘法计算S4中反演目标函数得到传感器阵列最小二乘解;
其中,所述步骤S5中最小二乘计算方法为:若利用传感器阵列的到时集合{t1j}和{tnj},运用最小二乘法得到满足集合{t1j}的最小二乘解(x1,y1)和(x2,y2),得到满足集合{tnj}的最小二乘解(xn,yn)和(xn+1,yn+1)。
S6、对比S5中得出的传感器阵列的到时集合对应的最小二乘解,其中不同传感器阵列得出的元素相等的两个解即为反演得到的异常碰撞点的平面坐标位置,将其进行坐标转换,得出柱坐标系下异常碰撞点的二维坐标。
以下结合实验实例进行说明,为了验证本发明定位方法的准确性和可靠性,设计了一个钢管碰撞定位实验进行验证。不失一般性,本实验只安装了一组传感器阵列进行测试,如图4所示,钢管一端为测试点,传感器PZT阵列布局在钢管另一端,钢管长4.2m,半径为7cm,厚0.4cm,当锤子敲击钢管一端测试点产生碰撞声信号,由另一端传感器阵列接收锤子敲击产生的声波信号后,再通过采集***采集信号后通过移动电脑进行处理,计算声波到时,利用步骤S5计算目标函数。表1给出了步骤三处理后测试点和传感器的平面坐标。所示的二维图如图5所示,从图中可以看到反演时产生了两个最优解(11,500)和(11,1300)。实际测试点的坐标为(11,500),这证明了本发明定位方法的正确性和可靠性,对于虚假坐标点(11,1300)可以通过增设一组传感器阵列,利用步骤S6所述方法进行消除。
表1如下所示:
本发明还提供一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位***,所述***包括传感器阵列布置模块、接收计算到时模块、坐标系转换模块、构建目标函数模块、最小二乘法计算模块、对比模块;
传感器阵列布置模块,在管道周向布置传感器阵列Rij(i=1,2;j=1,…,N),每组传感器阵列由N个传感器组成,其中,N≥4;
计算到时模块,根据传感器阵列接收的异常碰撞产生的声信号,计算每组传感器阵列的到时tij;
转换模块,将管道近似几何模型由柱坐标系转换为平面坐标系,实现管道的二维定位;
构建函数模块,根据平面坐标系构建带约束因子的反演目标函数;
最小二乘法计算模块,根据获得的传感器阵列的到时集合,利用最小二乘法计算反演目标函数得到传感器阵列最小二乘解;
对比模块,对比得出的传感器阵列的到时集合对应的最小二乘解,其中不同传感器阵列得出的元素相等的两个解即为反演得到的异常碰撞点的平面坐标位置,将其进行坐标转换,得出柱坐标系下异常碰撞点的二维坐标。
其中,构建目标函数模块中反演目标函数为:Ai={(x-xij)2+(y-yij)2-(vtij)2}*n(x-xij)2,其中(x,y)为平面坐标系下碰撞点的坐标,(xij,yij)为平面坐标系下传感器的坐标,v为管道中声波传播速度,n(x-xij)2为目标函数约束因子,
其中,利用传感器阵列的到时集合{t1j}和{tnj},运用最小二乘法得到满足集合{t1j}的最小二乘解(x1,y1)和(x2,y2),得到满足集合{tnj}的最小二乘解(xn,yn)和(xn+1,yn+1),其中,N≥4。
以上***实施例与方法实施例是一一对应的,***实施例简略之处,参见方法实施例即可。
说明书中未阐述的部分均为现有技术或公知常识。本实施方式仅用于说明该发明,而不用于限制本发明的范围,本领域技术人员对于本发明所做的等价置换等修改均认为是落入该发明权利要求书所保护范围内。
Claims (6)
1.一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1、在管道周向布置传感器阵列Rij(i=1,2;j=1,…,N),每组传感器阵列由N个传感器组成,其中,N≥4;
S2、根据步骤S1中传感器阵列接收的异常碰撞产生的声波信号,并计算每组传感器阵列的到时tij;
S3、将管道近似几何模型由柱坐标系转换为平面坐标系,实现管道的二维定位;
S4、根据步骤S3构建带约束因子的反演目标函数;
S5、根据S2中获得的传感器阵列到时集合,利用最小二乘法计算S4中反演目标函数得到传感器阵列最小二乘解;
S6、对比S5中得出的传感器阵列到时集合对应的最小二乘解,其中不同传感器阵列得出的元素相等的解即为反演得到的异常碰撞点的平面坐标位置,将其进行坐标转换,得出柱坐标系下异常碰撞点的二维坐标。
2.根据权利要求1所述一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位方法,其特征在于,步骤S4中,反演目标函数为:Ai={(x-xij)2+(y-yij)2-(vtij)2}*n(x-xij)2,其中(x,y)为平面坐标系下碰撞点的坐标,(xij,yij)为平面坐标系下传感器的坐标,v为管道中声波传播速度,n(x-xij)2为目标函数约束因子,
3.根据权利要求1或2所述一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位方法,其特征在于,所述步骤S5中最小二乘计算方法为:利用传感器阵列的到时集合{t1j}和{tnj},运用最小二乘法得到满足集合{t1j}的最小二乘解(x1,y1)和(x2,y2),得到满足集合{tnj}的最小二乘解(xn,yn)和(xn+1,yn+1),其中,N≥4。
4.一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位***,其特征在于,所述***包括传感阵列布置模块、接收计算到时模块、坐标系转换模块、构建目标函数模块、最小二乘法计算模块、对比模块;
传感器阵列布置模块,在管道周向布置传感器阵列Rij(i=1,2;j=1,…,N),每组传感器阵列由N个传感器组成,其中,N≥4;
计算到时模块,根据传感器阵列接收的异常碰撞产生的声波信号,并计算每组传感器阵列的到时tij;
转换模块,将管道近似几何模型由柱坐标系转换为平面坐标系,实现管道的二维定位;
构建函数模块,根据平面坐标系构建带约束因子的反演目标函数;
最小二乘法计算模块,根据获得的传感器阵列的到时集合,利用最小二乘法计算反演目标函数得到传感器阵列的最小二乘解;
对比模块,对比得出的传感器阵列到时集合对应的最小二乘解,其中不同传感器阵列得到的元素相等的两个解即为反演得到的异常碰撞点的平面坐标位置,将其进行坐标转换,得出柱坐标系下异常碰撞点的二维坐标。
5.根据一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位***,其特征在于,构建函数模块中反演目标函数为:Ai={(x-xij)2+(y-yij)2-(vtij)2}*n(x-xij)2,其中(x,y)为平面坐标系下碰撞点的坐标,(xij,yij)为平面坐标系下传感器的坐标,v为管道中声波传播速度,n(x-xij)2为目标函数约束因子,
6.根据一种基于约束反演的管道异常碰撞二维定位***,其特征在于,最小二乘法计算模块中最小二乘计算方法为:利用传感器阵列的到时集合{t1j}和{tnj},运用最小二乘法得到满足集合{t1j}的最小二乘解(x1,y1)和(x2,y2),得到满足集合{tnj}的最小二乘解(xn,yn)和(xn+1,yn+1),其中,N≥4。
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