CN114001880B - 一种基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量评估方法 - Google Patents

一种基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量评估方法，首先使用智能球在管道内采集信号，对采集的泄漏声波信号进行STFT计算，并对泄漏特征频率分量进行平方和计算，随后对所采集的数据段的所有STFT的频谱能量取平均值得到泄漏特征频谱能量，最后将漏水量、泄漏声波频谱能量、压力等数据进行汇总，在不同压力下进行泄漏声波频谱能量与泄漏量之间的数据拟合，建立泄漏量与泄漏声波频谱能量之间的数学关系模型。本发明的评估方法能够大幅抑制泄漏声波信号中干扰信号的影响，同时采用管道内部采集泄漏声波的方式，获取到管道泄漏处近场声波信号，受管道内运输介质流量、压力等物理参数影响较小。本发明可显著增强泄漏量评估准确性。

Description

一种基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量评估方法
技术领域
本发明涉及管道检测技术领域，具体为一种基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量评估方法。
背景技术
根据国际水协会调查报告，在发展中国家，水从生产到供应的过程中，每天大约损失4500万立方米，每年的经济损失超过30亿美元，其中20～30％的水损失是由管道泄漏引起的，因此对供水管道的泄漏检测尤为必要。现有的研究主要针对提高泄漏检测准确性和可靠性，但还未做到对泄漏流量的准确预测。对管道泄漏流量的预测，能够为管道修复工作及替换策略提供决策基础，决定管道修复位置的优先顺序，以尽可能减少损失。
目前，基于流量和压力等信号特征值与泄漏流量之间的关系函数是管道泄漏量评估预测主要方法，但由于管道在输水过程中也会产生压力和流量的波动，因此会影响管道泄漏量评估准确率。另外，应用红外热像仪提取管道泄漏位置周围的温度场，也可以对管道泄漏状态进行评估，然而，由于不同分辨率算法生成的红外图像，应用于泄漏量估计过程中，会对泄漏率的计算误差产生影响。
公开号为CN108345705A的中国发明专利申请公开了一种评估管道泄漏后果影响区域的方法及装置，该申请通过对管道的泄漏模式进行划分，并基于管道类型对不同泄漏模式下的泄漏速度和泄漏量进行评估，进而评估管道发生泄漏后的泄漏后果影响区域，进而可提高管道维护工作的针对性，并为管道风险评价提供数据支持。
发明内容
本发明基于所要解决的技术问题：提供一种基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量的评估方法，增强供水管道泄漏量评估的准确性。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
一种基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量评估方法，包括如下步骤：
S1、搭建供水管道模拟实验平台，安装模拟泄漏装置；
S2、将智能球从检修口投入，由固定绳绑紧，测量检修口与模拟泄漏点位置的距离；然后封闭检修口，管道注满水，调节管道压力；
S3、实验数据采集：
S31、使用智能球采集管道内泄漏声波信号；
S32、使用计量容器对泄漏点的漏水量进行计量；
S4、泄漏声波频谱能量计算：
S41、对智能球采集的泄漏声波信号进行STFT计算；
S42、对泄漏特征的频率分量进行平方和，得到泄漏特征频谱能量；
S43、对所选取的数据段所有STFT的频谱能量取平均值；
S5、数据整理与拟合：
将步骤S1设置的压力值、步骤S3的计量容器计量的漏水量、步骤S4计算得到的泄漏声波频谱能量这些数据进行汇总；
在不同压力下，进行泄漏声波频谱能量与泄漏量之间数据拟合，最终得到泄漏量与泄漏声波频谱能量之间的数学关系模型。
优点：本发明针对采集的泄漏声波信号进行STFT(短时傅里叶变换)计算，并对泄漏特征频率分量进行平方和得到频谱能量，对所采集的数据段所有STFT的频谱能量取平均得到泄漏特征频谱能量，可有效提取管道泄漏状态特征，大幅抑制泄漏声波信号中干扰信号的影响，显著增强泄漏量评估的准确性。
优选地，所述步骤S31的采集环境如下：
维持管道压力稳定，保持3-5分钟时间无外界噪声干扰，用于泄漏声波采集。
优选地，所述步骤S32的采集如下：
待管道压力稳定后，用计量容器对泄漏点的漏水量进行计量，每次水量收集时间为30秒；每个压力值计量3次泄漏量。
优选地，步骤S41中的短时傅里叶变换公式为：
其中，t为时间，f为频率，z(t)为智能球采集的声音信号，为源信号，g(u)为窗函数，z(u)为窗函数对应截取的z(t)的局部信号。
优选地，在计算处理时对公式(1)中的信号进行离散化处理，具体公式为：
其中，m为离散化的时间t，n为离散化的频率f，T为对时间t的离散间隔，F为对频率f的离散间隔，g(kT-mT)为窗函数，z(k)为窗函数对应截取的z(t)的局部信号。
优选地，公式(2)的平方和的具体公式为：
其中n1为泄漏特征频率下限，n2为泄漏特征频率上限。
优选地，公式(3)的平均值计算公式为：
其中M为原始声波数据的处理次数。
优选地，公式(4)中的M的具体计算公式为：
其中数据总长度：智能球采集的泄漏声波数据长度；
单次STFT长度：对数据进行STFT需要选取一定长度的原始数据进行处理，且每次处理选取的长度一致。
优选地，具体过程如下：
S1、设计实现供水管道模拟泄漏装置从侧面泄漏，检测球从检修口投入；确定检修口中心距离泄漏点的直线距离为30厘米；
S2、根据实验计划和前期测试经验，固定模拟泄漏装置，调节管道压力；
根据模拟泄漏装置的泄漏孔的大小来模拟不同泄漏量，选取两个泄漏孔大小不同的模拟泄漏装置来进行实验；
S3、安装好模拟泄漏装置，将智能球正常启动放入泡沫外壳中，由固定绳绑紧投入到管道中，距离模拟泄漏点位置为30厘米；然后封闭检修口，管道注满水加压到实验所需压力；
S4、计算泄漏量
待压力稳定后，在泄漏点使用水桶接水、秒表计时，每次水量收集时间为30秒或60秒；收集到的水倒入量筒计量；每个压力值计量2-3次泄漏量，在计量前后记录压力表读数；
S5、泄漏声音采集
泄漏声音由智能球自动采集；在每次计量泄漏量之后，维持管道压力稳定，保持3-5分钟时间无外界噪声干扰，用于泄漏声音采集；
S6、压力值记录
管道压力由注水阀门调节，达到实验预设压力值后，待压力表读数稳定，开始实验；并记录管道两侧的两只压力表读数；
实验预设压力值为0.100，0.150，0.200，0.250，0.300MPa，在实际实验中压力值会有少量偏差；
S7、数据分析与计算
结合下述公式，对智能球采集的泄漏声波信号进行STFT计算，并对泄漏特征频率分量进行平方和，得到泄漏特征频谱能量：
这里取n1＝1000，n2＝20000，M＝400；
经过计算后，得到泄漏声波信号频谱能量与泄漏量之间的对应数据；
对上述数据进行曲线拟合，得到本次实验中，泄漏声波信号频谱能量x与泄漏量Q之间的数学关系为：
Q＝25.37x+2.258。
优选地，模拟泄漏装置共有6个，其泄漏孔大小和形状各不相同。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明针对采集的泄漏声波信号进行STFT(短时傅里叶变换)计算，并对泄漏特征频率分量进行平方和，对所采集的数据段所有STFT的频谱能量取平均得到泄漏特征频谱能量，可有效提取管道泄漏状态特征，大幅抑制泄漏声波信号中干扰信号的影响。同时，采用管道内部采集泄漏声波的方式，获取到管道泄漏处近场声波信号，受管道内运输介质流量、压力等物理参数影响较小。本发明可显著增强泄漏量评估准确性。
(2)由于信号在时域上，无法直观获取泄漏特征信息；而对信号进行频谱分析可以获得更多有用信息，求出各个频率成分的幅值分布和能量分布，从而得到主要幅度和能量分布的频率值。STFT是一种最常用的时频分析方法。相较于傅里叶变换，STFT既能实现频谱分析，也保留了时域上的信息，对于泄漏信号分析更有效。
(3)同时管道泄漏时会产生特定频率的声波，由于泄漏量不同，其特定频率声波的能量值也不同，因此频谱能量可以反映泄漏量的大小，且频谱能量值与泄漏流量间有一定函数关系。因此本发明所使用的频谱能量这一泄漏特征更具针对性。
附图说明
图1为本发明的实施例二的实验装置示意图；
图2为本发明的实施例二的模拟泄漏装置的示意图；
图3为本发明的实施例二的泄漏量和频谱能量的拟合曲线图。
具体实施方式
为便于本领域技术人员理解本发明技术方案，现结合说明书附图对本发明技术方案做进一步的说明。
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
本实施例公开了一种基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量评估方法，包括如下步骤：
S1、搭建供水管道1模拟实验平台，定制不同规格的模拟泄漏装置3，安装模拟泄漏装置3。
S2、将智能球从检修口2投入，由固定绳绑紧，测量检修口2与模拟泄漏点位置的距离。然后封闭检修口2，管道注满水，调节管道压力。
S3、实验数据采集：
S31、泄漏声波信号由管道中的智能球自动采集，维持管道压力稳定，保持3-5分钟时间无外界噪声干扰，用于泄漏声波采集。
S32、使用计量容器对泄漏点的漏水量进行计量。待管道压力稳定后，用计量容器对泄漏点的漏水量进行计量，每次水量收集时间为30秒。每个压力值计量3次泄漏量。
S4、泄漏声波频谱能量计算：
S41、对智能球采集的泄漏声波信号进行STFT(Short time fourior transform，短时傅里叶变换)计算。
短时傅里叶变换的公式为：
其中，t为时间，f为频率，z(t)为智能球采集的声音信号，为源信号，g(u)为窗函数，z(u)为窗函数对应截取的z(t)的局部信号。
在计算处理时对公式(1)中的信号进行离散化处理，具体公式为：
其中，m为离散化的t，n为离散化的f，T为对时间t的离散间隔，如时间t为50s，离散间隔T可以设为1s，F为对频率f的离散间隔，g(kT-mT)为窗函数，z(k)为窗函数对应截取的z(t)的局部信号。
S42、对泄漏特征的频率分量进行平方和，得到泄漏特征频谱能量。
平方和的具体计算公式为：
其中n1为泄漏特征频率下限，n2为泄漏特征频率上限。
S43、对所选取的数据段所有STFT的频谱能量取平均值。
平均值计算公式为：
其中M为原始声波数据的处理次数。M的具体计算公式为：
其中数据总长度：智能球采集的泄漏声波数据长度；
单次STFT长度：对数据进行STFT需要选取一定长度的原始数据进行处理，且每次处理选取的长度一致。一段原始声波数据需要经过M次处理。
S5、数据整理与拟合：
将步骤S1设置的压力值、步骤S3的计量容器计量的漏水量、步骤S4计算得到的泄漏声波频谱能量这些数据进行汇总；
在不同压力下，进行泄漏声波频谱能量与泄漏量之间数据拟合，最终得到泄漏量与泄漏声波频谱能量之间的数学关系模型。
由于信号在时域上，无法直观获取泄漏特征信息；而对信号进行频谱分析可以获得更多有用信息，求出各个频率成分的幅值分布和能量分布，从而得到主要幅度和能量分布的频率值。STFT是一种最常用的时频分析方法。相较于傅里叶变换，STFT既能实现频谱分析，也保留了时域上的信息，对于泄漏信号分析更有效。
同时管道泄漏时会产生特定频率的声波，由于泄漏量不同，其特定频率声波的能量值也不同，因此频谱能量可以反映泄漏量的大小，且频谱能量值与泄漏流量间有一定函数关系。因此本发明所使用的频谱能量这一泄漏特征更具针对性。
频谱能量关联泄漏量的依据：
公式(6)中，PS是声波能量(W)，ρ是流体密度(kg/m3)，v是泄漏点处喷射流体的平均速度(m/s)，D是泄漏口尺寸(m)，α是流体中的声速。
流体密度ρ与喷射流体速度v的乘积，即为每单位横截面积上的泄漏量，该泄漏量与泄漏口尺寸D2相乘，即为泄漏量。由上述公式可知，声波能量PS与泄漏量呈一定函数关系。
本实施例针对采集的泄漏声波信号进行STFT(短时傅里叶变换)计算，并对泄漏特征频率分量进行平方和，对所采集的数据段所有STFT的频谱能量取平均得到泄漏特征频谱能量，可有效提取管道泄漏状态特征，大幅抑制泄漏声波信号中干扰信号的影响。同时，采用管道内部采集泄漏声波的方式，获取到管道泄漏处近场声波信号，受管道内运输介质流量、压力等物理参数影响较小。因此本实施例可显著增强泄漏量评估准确性。
实施例二
本实施例以具体的实验为例，详细介绍各步骤的过程：
1、如图1所示，设计实现供水管道1模拟泄漏装置3从侧面泄漏，检测球从检修口2投入。确定检修口2中心距离泄漏点的直线距离约30厘米。
2、根据实验计划和前期测试经验，固定模拟泄漏装置3，调节管道压力。
如图2所示，根据模拟泄漏装置3的泄漏孔31的大小来模拟不同泄漏量，目前共有6个模拟泄漏装置3，泄漏孔31大小和形状各不相同。本实施例选取其中泄漏孔31大小不同的两模拟泄漏装置3。
3、安装好模拟泄漏装置3，将智能球正常启动放入泡沫外壳中，由固定绳绑紧投入到管道中，距离模拟泄漏点位置约30厘米。然后封闭检修口2，管道注满水加压到实验所需压力。
4、计算泄漏量。
待压力稳定后，在泄漏点使用水桶接水、秒表计时，每次水量收集时间为30秒或60秒。收集到的水倒入量筒计量。每个压力值计量2-3次泄漏量，在计量前后记录压力表读数。
5、泄漏声音采集。
泄漏声音由智能球自动采集。在每次计量泄漏量之后，维持管道压力稳定，保持3-5分钟时间无外界噪声干扰，用于泄漏声音采集。
6、压力值记录。
管道压力由注水阀门调节，达到实验预设压力值后，待压力表读数稳定，开始实验。并记录管道两侧的两只压力表读数。
如表一所示，实验预设压力值为0.100，0.150，0.200，0.250，0.300MPa，在实际实验中压力值会有少量偏差。
7、数据分析与计算。
结合下述公式，对智能球采集的泄漏声波信号进行STFT计算，并对泄漏特征频率分量进行平方和，得到泄漏特征频谱能量：
这里取n1＝1000，n2＝20000，M＝400。
经过计算后，得到泄漏声波信号频谱能量与泄漏量之间的对应数据，如表二所示。
如图3所示，对上述数据进行曲线拟合，得到本次实验中，泄漏声波信号频谱能量x与泄漏量Q之间的数学关系：
Q＝25.37x+2.258。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
以上所述实施例仅表示发明的实施方式，本发明的保护范围不仅局限于上述实施例，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明保护范围。

Claims (5)

1.一种基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量评估方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、搭建供水管道（1）模拟实验平台，安装模拟泄漏装置（3）；
S2、将智能球从检修口（2）投入，由固定绳绑紧，测量检修口（2）与泄漏点的距离；然后封闭检修口（2），管道注满水，调节管道压力；
S3、实验数据采集：
S31、使用智能球采集管道内泄漏声波信号；
S32、使用计量容器对泄漏点的漏水量进行计量；
S4、泄漏声波频谱能量计算：
S41、对智能球采集的泄漏声波信号进行STFT计算；
S42、对泄漏特征的频率分量进行平方和，得到泄漏特征频谱能量；
S43、对所选取的数据段所有STFT的频谱能量取平均值；
S5、数据整理与拟合：
将步骤S1设置的压力值、步骤S3的计量容器计量的漏水量、步骤S4计算得到的泄漏声波频谱能量这些数据进行汇总；
在不同压力下，进行泄漏声波频谱能量与泄漏量之间数据拟合，最终得到泄漏量与泄漏声波频谱能量之间的数学关系模型；
步骤S41中的短时傅里叶变换公式为：
其中，t为时间，f为频率，z（t）为智能球采集的声音信号，为源信号，g（u）为窗函数，z（u）为窗函数对应截取的z（t）的局部信号；
在计算处理时对公式（1）中的信号进行离散化处理，具体公式为：
其中，m为离散化的时间t，n为离散化的频率f，T为对时间t的离散间隔，F为对频率f的离散间隔，g（kT-mT）为窗函数，z（k）为窗函数对应截取的z（t）的局部信号；
公式（2）的平方和的具体公式为：
其中n1为泄漏特征频率下限，n2为泄漏特征频率上限；
公式（3）的平均值计算公式为：
其中M为原始声波数据的处理次数；
公式（4）中的M的具体计算公式为：
其中数据总长度：智能球采集的泄漏声波数据长度；
单次STFT长度：对数据进行STFT需要选取一定长度的原始数据进行处理，且每次处理选取的长度一致。
2.根据权利要求1所述的基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量评估方法，其特征在于：所述步骤S31的采集环境如下：
维持管道压力稳定，保持3-5分钟时间无外界噪声干扰，用于泄漏声波采集。
3.根据权利要求1所述的基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量评估方法，其特征在于：所述步骤S32的采集如下：
待管道压力稳定后，用计量容器对泄漏点的漏水量进行计量，每次水量收集时间为30秒；每个压力值计量3次泄漏量。
4.根据权利要求1-3任一所述的基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量评估方法，其特征在于：具体过程如下：
S1、设计实现供水管道（1）的模拟泄漏装置（3）从侧面泄漏，检测球从检修口（2）投入；确定检修口（2）中心距离泄漏点的直线距离为30厘米；
S2、根据实验计划和前期测试经验，固定模拟泄漏装置（3），调节管道压力；
根据模拟泄漏装置（3）的泄漏孔（31）的大小来模拟不同泄漏量，选取两个泄漏孔（31）大小不同的模拟泄漏装置（3）来进行实验；
S3、安装好模拟泄漏装置（3），将智能球正常启动放入泡沫外壳中，由固定绳绑紧投入到管道中，距离模拟泄漏点位置为30厘米；然后封闭检修口（2），管道注满水加压到实验所需压力；
S4、计算泄漏量
待压力稳定后，在泄漏点使用水桶接水、秒表计时，每次水量收集时间为30秒或60秒；收集到的水倒入量筒计量；每个压力值计量2-3次泄漏量，在计量前后记录压力表读数；
S5、泄漏声音采集
泄漏声音由智能球自动采集；在每次计量泄漏量之后，维持管道压力稳定，保持3-5分钟时间无外界噪声干扰，用于泄漏声音采集；
S6、压力值记录
管道压力由注水阀门调节，达到实验预设压力值后，待压力表读数稳定，开始实验；并记录管道两侧的两只压力表读数；
实验预设压力值为0.100，0.150，0.200，0.250，0.300MPa，在实际实验中压力值会有少量偏差；
S7、数据分析与计算
结合下述公式，对智能球采集的泄漏声波信号进行STFT计算，并对泄漏特征频率分量进行平方和，得到泄漏特征频谱能量：
这里取n1=1000，n2=20000，M=400；
经过计算后，得到泄漏声波信号频谱能量与泄漏量之间的对应数据；
对上述数据进行曲线拟合，得到本次实验中，泄漏声波信号频谱能量x与泄漏量Q之间的数学关系为：
Q=25.37x+2.258。
5.根据权利要求4所述的基于管内泄漏声波分析的供水管道泄漏量评估方法，其特征在于：模拟泄漏装置（3）共有6个，其泄漏孔（31）大小和形状各不相同。
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