基于动态压力信号的管道泄漏特征提取方法研究

基于动态压力信号的管道泄漏特征提取方法研究

张宇 靳世久 何静菁 陈世利 李健

(天津大学精密测试技术与仪器国家重点试验室天津300072)

摘要:：动态压力变送器能直接测量管道压力的动态变化,因而比基于普通压力变送器的管道泄漏检测具有更高的灵敏度。研制了一种应用于长输油气管道泄漏检测的动态压力变送器,并介绍了其结构组成和工作原理。用动态压力变送器获取了管道的动态压 力信号,利用经验模态分解的方法将信号分解为多个固有模态函数(IMF)之和,选择主要的IMF分量进行归一化峭度分析,从而提取信号的特征向量。现场应用实例表明,该方法能够有效地对管道泄漏和调泵调阀等事件进行特征信号提取。

关键词:管道泄漏;检测;动态压力变送器;动态压力信号;特征向量提取;经验模态分解

中图分类号:TE9736文献标识码:A

中国国民经济的持续高速发展对能源特别是油气资源的需求越来越迫切。管道由于自身具备的诸多优势,已成为主要的油气资源运输手段。但由于种种自然或人为原因,管道泄漏事故时有发生,有时会伴随着巨大的生命财产损失和环境污染。

目前国内外已有多种管道泄漏检测方法[1],其中基于压力信号的管道泄漏检测方法,如负压波法[2]不需要建立复杂的数学模型,具有施工量小、成本低、维护方便等优点,是一种受到广泛重视的泄漏检测方法。负压波法对较大的突发性泄漏事故十分有效,但由于其仅根据管道的压力信号进行泄漏的判断识别,因此存在误报警率高的缺点。

管道泄漏识别可以看作是对采集到的带有泄漏或非泄漏信息的数据进行分类的过程。天津大学的靳世久采用结构模式识别的方法对泄漏引起的负压波和调泵调阀引起的负压波加以区分 [3] 。天津大学的王立坤 利用小波包分析的方法对管道泄漏的压力信号进行特征提取[4] 。北京化工大学的林伟国采用基于顺序能量比例结合功率谱的3检验法对管道动态压力信号进行泄 漏判断[5]。天津大学的曲志刚采用经验模态分解和混沌特性分析相结合的方法对管道沿线的光纤振动信号进行特征提取识别[6]。北京化工大学的林伟国结合神经网络模型对管道泄漏的动态压力信号进行识别[7] 。

针对普通压力变送器在泄漏检测灵敏度和泄漏分辨力上的不足,本课题组研制出一种新型的动态压力变送器[8],在实际应用中取得了良好的效果。

经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)[9]是一种新的非平稳信号处理方法。管道的动态压力信号由于受到很多非线性因素的影响,其本质上是一个复杂的非平稳非线性过程。笔者采用经验模态分解的方法,实现了对管道泄漏信号特征的有效提取。

1动态压力变送器的设计

提高泄漏检测信号的信噪比有助于提高泄漏检测灵敏度并减少泄漏误报,其中传感器是最根本的环节。动态压力变送器的作用就是将管道内的动态压力变化转换成电信号,并经过适当的信号放大与滤波处理,最终转换成4~20mA的两线制输出或者485五线制输出,其结构框图见图1。

 

由图1所示,动态压力变送器主要由压电式传感器、电荷放大器、信号调理模块、微控制器模块和电源模块组成。该变送器使用压电式传感器完成压力电 荷信号变换,根据压电效应,动态压力作用到压电元件上,使压电元件产生形变,形变又使压电元件表面产生电荷。该电信号经适当的放大与滤波处理后,即可测得电荷(电压)大小。电荷放大器主要用于实现电荷电压转换。信号调理模块主要用于对信号进行放大和滤波,实现增益调节、带通滤波、电平平移和电压电流转换等功能。微控制器模块一方面控制信号调理模块的工作,另一方面将信号经A/D转换成数字量,用于RS-485输出。

1.1电荷放大器的频率范围

电荷放大器的带宽需要根据实际应用场合进行选择,根据以往的应用经验与现场实验表明,管道泄漏信号经过管道长距离传播后能量主要集中在低频段,该信号的自功率谱如图2所示。

电荷放大器的低频下限由反馈电容Cf和反馈电阻Rf决定,其值为

fL= 1/2πCfRf     (1)

要想提高低频响应特性,就要提高其时间常数T(CfRf)的值。但反馈电阻和反馈电容的选择不能盲目,须遵循一定的原则。反馈电容不能过大,考虑到压电式传感器的输出电荷量,反馈电容一般不超过104 pF。但反馈电容也不能太小,以免寄生电容影响运算放大电路的工作,一般Cf不小于100pF。在设计过程中,电荷放大器的低频下限设计为03Hz。电荷放大器的高频上限,主要由后续的低通滤波器决定,本传感器的通带频率可调。

 

1.2传感器的性能指标

 笔者所设计的动态压力变送器具有与普通压力变送器一样的结构形式,安装、维护方便,可以根据需要输出4~20mA的两线制输出或者485五线制输出。图3是其相应的外型特征图。

 

该变送器的静态压力范围为0~10MPa,动态压力灵敏度为12mA/105Pa,工作温度范围为-20~60,工作电压为9~30V(DC),绝缘电阻大于1000M,传感器的低频下限为03Hz,高频上限为1kHz。

2动态压力信号的管道泄漏检测

目前负压波法广泛采用普通压力变送器,利用其输出的绝对压力信号进行泄漏检测,其反映的是管道的运行压力。通常泄漏引起的压力变化仅占压力变送器量程的一小部分,信号微小、且信噪比低。本课题组研制的动态压力变送器,主要用于捕捉泄漏引起的压力瞬变信号。由于它监测的是管道内的动态压力信号,消除了静态压力的影响,因而具有更高的灵敏度和泄漏分辨力。

图4是一次成品油管道泄漏检测数据,图4(a)为动态压力变送器检测的压力曲线,纵坐标为电压值,范围1~5V(采样电阻为250,传感器输出电流范围为4~20mA,中心点为3V),从图4(a)中可以看出,动态压力信号具有较高的信噪比,压力变化拐点相对更加精确。图4(b)为普通压力变送器检测的压力曲线,泄漏导致的变化小于002MPa,此时的压力变化拐点很难确定。

 

管道的动态压力信号与普通压力变送器所检测的静态压力信号有着不同的特征。下面将提出利用经验模态分解的信号处理方法对管道泄漏信号进行特征提取。

3管道泄漏的信号特征提取

经验模态分解是一种特别适于非平稳信号的时频分析方法,该方法从原始信号中提取有限个数目的固有模态函数分量(IMF),所分解出的IMF分量包含并突出了原始信号在不同时间尺度下的局部特征信息。

上述固有模态函数必须满足两个条件:曲线的极值点和零点的数目相等或至多相差1。在曲线的任意一点,包络的最大极值点和最小极值点的均值等于零。

EMD算法实际上是一个筛选的过程,首先将信号中频率最高的成分筛选出来,而后从原信号中将该成分去除,再从新的信号中选出频率最高的成分,依次类推,直到信号不可分解为止。对信号x(t)进行EMD 分解的步骤如下[10] :

1确定x(t)的所有极大值和极小值。

2根据极大值和极小值作三次样条差值来构造x(t)的上、下包络线。

3上、下包络线的均值函数定义为m1(t),计算h1(t)=x(t)-m1(t)。

4以h1(t)代替原始信号x(t),重复以上1~4步骤k次,直到计算

h1k(t)=h1(k-1)(t)-m1k(t) (2)

判断h1k(t)满足IMF条件为止。 当h1k(t)满足IMF条件时,记c1(t)=h1k(t),则c1(t)为信号x(t)的第一个IMF分量。令残差为

r1(t)=x(t)-c1(t) (3)

6将r1(t)作为原始数据,重复以上5个步骤n次,得到n个IMF分量,

x(t)= n i=1 ci (t)+ rn(t)(4)

当满足

 

时,循环结束。也被称为筛分门限值,一般情况下取 02~03。

笔者引入基于经验模态分解的方法提取管道的动态压力信号特征。选取各IMF分量的峭度作为动态压力信号的主要特征参数,基于经验模态分解的特征向量提取步骤如下:

(1)对动态压力信号进行EMD分解。

(2)求出各IMF分量的峭度并对其进行归一化处理,即

 

其中,Ti为第i个IMF分量的峭度,Ti为第i个IMF分量的归一化峭度。

(3)将上述归一化峭度作为动态压力信号的特征向量,即 T=[T1,T2,, Tn] (8)

4现场实验结果

本实验在兰-成-渝成品油管道的绵阳至彭州段进 行,该段管道全长9421km,管道直径为457mm。分别在绵阳出站和彭州进站同时安装普通压力变送器和本课题组自行研制的动态压力变送器,并在距离绵阳首站57km处的德阳站管道上安装阀门模拟成品油管道的泄漏情况。实验时绵阳输量为755m3 /h,彭州输量为665m3/h。安装泄漏检测系统的现场实验示意图如图5所示。

 

本次实验中的数据采集卡采用美国国家仪器公司的PCI-6132,该数据采集卡可同步采集4路模拟信号,同步采集速度可达25Mbits/s。数据采集和处理通过与数据采集卡配套的图形化编程语言LabVIEW实现,可完成实时显示波形变化、数据处理和在线进行数据分析功能。实验时中心站的计算机通过网络接收来自各站数据采集卡所采集的动态压力信号,数据采集频率为1000Hz。

为了验证笔者所提出的管道泄漏特征提取方法的可靠性,分别采集了实验现场管道正常运行、管道泄漏和调泵调阀3种情况的普通压力信号和动态压力信号。首先采用EMD对上述3种情况的普通压力变送器信号进行特征提取,信号的特征向量为所有IMF分量的归一化峭度。如图6所示,可以看到管道泄漏信号和调泵调阀信号的归一化峭度均主要分布在第3、第4、第5、第6这4个固有模态,无法对二者进行有效 区分。随后采用EMD对上述3种情况的管道动态压力信号进行特征提取,如图7所示。图7(a)管道正常

 

 

运行信号共分解出7个IMF分量,其归一化峭度主要 集中于第1个固有模态;图7(b)管道泄漏信号共分解出8个IMF分量,其归一化峭度主要分布在第3、第4、第5、第6这4个固有模态;图7(c)调泵调阀信号共分解出10个IMF分量,其归一化峭度主要分布在前8个固有模态,且分布比较分散。如图中所示,3种信号的前4个固有模态即可描述管道动态压力信号特征,特征向量之间区别明显。

5结论

研制了一种应用于长输油气管道泄漏检测的动态压力变送器,与采用普通压力变送器进行泄漏检测相比,具有更高的泄漏检测灵敏度和泄漏分辨力。实际应用表明利用该传感器进行管道泄漏检测的方法是稳定可行的。针对管道动态压力信号的泄漏判断,采用了经验模态分解的信号特征提取方法。现场实验结果表明该方法分析效果良好,能够明显地提取出管道动态压力信号特征,为后续的模式识别奠定了基础。