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DOLPHIN智能音波管道泄漏监测系统
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1、概述

随着中国经济迅猛发展,能源需求倍增。管道运输因运量大、耗能低、经济环保等优点,迅速成为石油、天然气的主要运输方式,在国民经济中占据越来越重要的位置。

由于管道运输固有的高压、易燃、易爆特性,长输管道的安全管理极为重要。泄漏是长输管道运行中最主要的安全威胁之一。气体管道泄漏往往造成中毒、火灾和爆炸等严重事故。近年来,犯罪分子在原油成品油管道打孔盗油,导致巨大经济损失。

管道泄漏监测系统实时监测管道的运行情况,当管道发生泄漏时,能够及时发现并确定泄漏发生的位置。从而可以及时有效地进行应急处理,控制和减少因管道泄漏造成的经济损失,具有明显的经济效益和社会效益。

智能音波管道泄漏监测系统采用先进的信号处理、模式识别和人工智能技术,提高了管道泄漏监测系统的灵敏度、可靠性和稳定性,降低了误报率,是目前最为先进的第四代管道泄漏监测技术。

2、DOLPHIN音波智能管道泄漏监测系统简介

北京寰宇声望智能科技有限公司与自动化行业中创新与科技的领先者奥地利贝加莱工业自动化有限公司合作,在国内推广贝加莱管道泄漏监测解决方案--DOLPHIN智能音波管道泄漏监测系统,是贝加莱公司在音波智能管道泄漏监测领域唯一系统集成商。

DOLPHIN系统在管道两端安装音波传感器,24小时实时接收并监控管道内音波信号。DOLPHIN系统通过音波信号处理,消除管道的背景噪声并抑制管道操作过程中产生的干扰;然后利用模式识别和人工智能技术,实时识别甄别和分析音波信号,确定是否发生泄漏;最后根据音波信号到达管道两端的时间差,计算出发生泄漏的位置。

DOLPHIN智能音波管道泄漏监测定位系统主要包括数据采集处理终端、泄漏监测定位服务器以及人机接口界面。同时,系统正常运行需要通讯网络支持,比如GPRS路由器和VPN服务器等。如图1所示:

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图1 DOLPHIN音波智能管道泄漏监测定位系统

数据采集处理处理终端的主要功能是把传感器采集到的音波信号进行预处理与放大,转换为数字域的多通道音波信号。通过维纳滤波、自适应滤波等多种方法对信号进行预处理,利用GPS信号进行精确时间同步,并通过通讯网络,实时传输到泄漏监测定位服务器。

泄漏检测定位服务器负责实时接收各个数据采集终端节点传送来的数据,并对管道进行实时监控。其主要功能是:

通讯:建立并维护各数据采集终端的通讯信道;

数据采集同步:采集并同步各数据处理终端的原始数据;

实时泄漏监测:对音波数据进行实时泄漏监测,并判断是否发生泄漏;

泄漏位置计算:估计音波信号到达各数据处理终端的时间差,并计算泄漏位置;

系统状态服务:维护系统工作状态,并传送给状态监控主机;

数据备份:保存原始数据;

泄漏状态日志:把泄漏发生的时间、地点等关键信息保存到数据库;

运行在各监控终端的人机界面负责提供操作界面以控制系统运行的各种参数,并实时显示管道运行状态,当发生管道泄漏,及时发出报警并启动应急处理。

3、DOLPHIN音波智能管道泄漏监测系统核心技术

音波管道泄漏监测系统需要解决的核心难点是既需要灵敏的检测到由于微小泄漏引起的微弱音波信号,同时也需要区分泄漏引起的音波和管道日常运行中的背景噪声以及操作干扰,避免干扰信号引起的误报警。因此,管道泄漏监测问题可以归结为模式识别问题:如何有效的建立泄漏音波信号及各种干扰信号的模型?如何从实时识别出泄漏音波?

为了提高系统灵敏度,降低由于干扰噪声引起的误报,DOLPHIN音波智能管道泄漏监测系统采用先进的传感器技术及前端处理技术以获取高质量的音波信号、领先的信号处理技术抑制背景噪声和操作干扰、先进的人工智能技术和模式识别技术以准确的识别微小泄漏音波同时拒绝各种干扰音波信号。DOLPHIN音波管道泄漏监测系统采用基于HMM(Hidden Markov Model)模型的识别器实时监测管道运行状况。

传感器及前端处理模块

主要作用是实时将管道中的音波信号转换为电讯号,并传输到DOLPHIN系统信号采集处理终端。在微小泄漏孔径的情况下,DOLPHIN系统信号采集处理终端采用定制的传感器,有效的解决了微弱信号的捕捉、放大和噪声抑制问题。

音波信号处理:

管道背景噪声影响泄漏音波信号质量。在严重的情况下,管道泄漏音波信号将完全被噪声淹没。DOLPHIN泄漏监测系统采用先进的背景噪声功率谱估计算法,有效地估计管道运行过程中的平稳和非平稳背景噪声,然后利用维纳滤波器抑制背景噪声。

管道分输等操作干扰噪声特点接近泄漏音波信号,DOLPHIN系统采用主传感器获取主信号,同时采用多个传感器采集参考干扰信号,利用自适应滤波器滤除干扰噪声。

基于HMM模型的实时识别器及快速自适应训练

DOLPHIN音波智能管道泄漏监测系统选择不同频带的低频音波能量作为特征向量。波形特征向量经过能量压缩、信息压缩之后,作为实时识别器的输入。

DOLPHIN音波管道泄漏监测系统采用了基于HMM(Hidden Markov Model)模型的识别器实时处理并甄别管道的运行状态。采用HMM模型来描述泄漏音波及各种干扰信号模型,解决了HMM模型建立、模型训练、实时识别以及在嵌入式系统上的识别器优化等一系列问题,从而有效地识别出泄漏音波信号及干扰信号。

实际管道的运行状况千差万别,压力、温度、流体特性以及背景噪声都各不相同,准确快速地适应调整识别模型将进一步提高识别系统的性能。DOLPHIN音波管道泄漏监测系统采用先进的快速适应性训练技术对原始模型进行训练。经过现场快速适应训练之后,实时识别器的HMM模型能够更好的适应管道的现场运行状况,从而进一步提高识别精度。

开放式、模块化软硬件架构

与一些采用专用软硬件管道泄漏监测系统相比,DOLPHIN音波管道泄漏监测系统采用贝加莱开放式的软硬件系统架构。同时,软硬件系统都采用模块化的结构,便于系统维护和升级,也有利于DOLPHIN音波管道泄漏监测系统性能的进一步提升。

4、DOLPHIN智能音波管道泄漏监测系统

目前,DOLPHIN智能音波管道泄漏监测系统已在延长集团延炼-西安成品油管道、中海油中捷石化-黄骅港原油成品油管道、中海油海底原油/天然气管道等多个项目得到成功应用。本文以延炼-西安成品油管道为例,介绍智能音波管道泄漏监测系统在长输管道的应用。

延炼-西安成品油管道起点为延安市黄陵县延炼惠家河油库,终点为西安市临潼区斜口镇,管道全长200.9km。整体走势为北南走向,起点高程为789m,终点高程为443m,全线最低点高程为360m,最高点高程为1590m。设计年输油能力500万吨,设计最大输量820m3/h,输送油品主要包括:93#汽油、90#汽油、5#柴油、0#柴油等。采用顺序输送,管线首站出站设计压力16MPa,末站进站设计压力10MPa。

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图2 延炼-西安成品油管道音波泄漏监测系统框图

延炼-西安成品油管道智能音波泄漏监测系统安装6个数据采集处理终端(延炼首站、3#截断阀室、5#截断阀室、铜川清管站、7#截断阀室、西安输油末站)、1套泄漏监测定位服务器(西安输油末站的中心控制室)和1套泄漏监控终端(西安输油末站的中心控制室)。采集终端和服务器之间通过沿管道铺设的光纤通讯。

在西安输油末站站控室安装1台服务器,运行DOLPHIN智能音波测漏系统服务程序。同样在站控室安装1台监控终端,运行远程OPC程序和人机界面程序。监控终端和服务器之间通过局域网通讯。

该项目2009年6月中旬到7月中旬进行现场施工,完成了下列工作:

管道开孔安装传感器;
安装GPS;
安装采集终端主机,采集终端接线;
安装服务器;
安装监控终端;

8月初系统初步调试完成,开始工作,剩下进行实际放油试验对参数进行优化。

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图3 DOLPHIN音波测漏系统施工简图

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图3 DOLPHIN音波测漏系统服务器和监控终端

2009年9月,北京寰宇声望公司配合业主进行现场泄漏实验。实验管道选择7#阀室到西安输油末站管段,长度为49.9公里。输送介质为汽油;工作压力为6~8 MPa。放油点选择8#截断阀室,通过启动泄放阀门,使管道内的汽油通过不同孔径的流孔板高速流出。流孔板泄漏孔径分别为:3 mm, 6 mm, 9 mm,12 mm。

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图4 DOLPHIN音波测漏系统放油实验流孔板及安装现场

经过两周的实验,先后进行了27次放油试验,试验结果总结如下:

灵敏度:DOLPHIN系统检测到所有管道泄漏,最小泄漏孔径为3mm,对应泄漏率0.2%;
定位精度:DOLPHIN系统泄漏点平均定位精度小于50米;
误报率:在试验过程中,DOLPHIN系统没有发生误报;
反应速度:所有管道泄漏实验DOLPHIN系统泄漏报警时间小于60s。

5、结论

DOLPHIN音波智能管道泄漏监测系统采用贝加莱先进的软硬件系统,具有灵敏度高、误报率低、稳定性好、支持节点众多等优点。DOLPHIN系统在中国的实施与推广,对于保障管道安全运营,促进国民经济和谐发展具有重要意义。

参考文献
[1] 郝宝垠,朱焕勤等. 油库实用堵漏技术. 北京. 中国石化出版社,2004;
[2] 万洪杰,孙凌云,张兴武,DOLPHIN智能音波管道泄漏监测系统,自动化博览,2009,4;
[3] Alaska. Industry Preparedness and Pipeline Program, “Technical Review of Leak Detection Technologies”, 1999;
[4] Fuchs H, V.Riehle R, Ten years of experience with leak detection by acoustic signal analysis, Applied Acoustic,1999,33: 1−19;(end)
文章内容仅供参考 (投稿) (如果您是本文作者,请点击此处) (11/14/2011)
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