李越基于声波的天然气管道泄漏监测系统研究与应用

1、基于声波的天然气管道泄漏监测系统研究与应用李 越作者简介：李越，女，1984年4月生，2006年毕业于西南石油大学，现在大庆油田天然气分公司工程技术大队从事管网分析工作。通讯地址：黑龙江省大庆市乘风庄天然气分公司工程技术大队。邮编：163416。E-mail：trqliyue。（大庆油田有限责任公司天然气分公司 黑龙江大庆 163416）摘 要 随着管网集输系统的扩展以及城市的快速发展，近年来，矿区天然气管道占压、老化、腐蚀情况加剧，同时这些埋地铺设的天然气管网部分还穿越繁华闹市区，存在一定程度的安全隐患。但目前只单纯依靠人工沿管道巡检和单线对标的方式监测管道泄漏，存在监测不连续，泄漏事故发现

2、不及时，无法准确定位，寻找盗栽阀成本高、效率低等问题。因此，有必要研究天然气管道泄漏监测技术，并应用于生产实际，实现对天然气管道泄漏的及时报警和定位。关键词 声波法 天然气管道 泄漏监测天然气分公司在喇萨杏油田共有天然气管道103条836公里，担负着向油田生产单位、工业、居民、商服等用户供气的任务。近年来，随着管道运行年限的增加，管道泄漏风险逐年加大，一旦发生泄漏事故，将影响输气系统的正常运行，造成经济损失和环境污染，甚至导致火灾风险升高。但目前的管道泄漏监测手段仍为人工巡线，存在监测不连续、泄漏事故发现不及时、无法准确定位、寻找泄漏点成本高、效率低等问题。此外，由于城市的快速发展扩张和天然气

3、市场的不断开发，穿越重要区域（人口密集区、商业繁华区、环境敏感区等）的管段有所增加。同时，随着大庆油田天然气业务的发展和天然气产量的提高，外输气量将进一步增加，这些情况都对管道的安全平稳运行提出了更高的要求。针对上述问题及生产需求，研究基于声波的天然气管道泄漏监测系统，实现对天然气管道的实时监测，有效降低安全隐患，提高矿区天然气管道的管理技术水平。一、声波法泄漏信号监测技术原理1、技术原理当输气管道的某一点发生破裂，管内气体会从破裂点流出，导致管内气体流动参数发生变化，泄漏点处的气体密度减小，压力降低，泄漏点两边相邻区域的气体在压差的作用下向泄漏点处补充，从而形成声波在管道内的传播。安装在管道

4、两端的声波传感器监听并采集传来的声波信号，通过对声波信号进行特征量提取，判断管道是否发生泄漏。当管道处于正常工况时，声波传感器采集的信号被作为背景噪声，管道一旦发生泄漏，产生泄漏声波信号和正常工况下的背景噪声会一同传到声波传感器，经过泄漏监测系统的对比和鉴别，迅速做出泄漏判断。下图为声波泄漏监测的原理图。图1 声波监测原理图声波法泄漏监测的关键是对采集的信号进行去噪处理，寻找到泄漏信号的特征量并将其提取，特征量是将信号进行某种算法得到的物理量，管道发生泄漏和没有发生泄漏，特征量的值有明显的区别。故可以将未发生泄漏时的特征量值作为阈值，和管线运行时得到的特征量值作比较，进行泄漏判断。输气管道发生

5、泄漏，泄漏声波从泄漏点向管道两端传播，根据声波传播到管道首末站的时间差和声波在管道中的传播速即可确定泄漏点的位置。2、声波信号的去噪处理根据试验中采集的声波信号波形可以发现，当管道未发生泄漏时，声波信号属于平稳随机信号；当管道发生泄漏时，声波信号产生一个明显的上升沿，之后回归泄漏前的状态，可认为属于非平稳随机信号。实际应用中，信号的去噪方法主要有基于傅里叶变换的去噪方法和基于小波变换的去噪方法两种，傅里叶去噪后，信号突变位置处的水平段波形与原信号波形相差较大，且信号的边缘处理结果不好，产生了极值，而经过小波去噪后，信号突变处的水平段尚能看出，信号边缘处理结果较好，因此采用小波去噪对采集到的泄漏

6、声波信号进行去噪处理。原始信号和小波降噪后信号波形如下图所示。图2 原始信号和小波降噪后信号波形3、信号特征值提取声波信号的特征量提取包括时域的特征量的提取和频域的特征量的提取两个方面。1）时域信号特征提取声波信号的时域分析主要是对声波波形进行分析，声波信号幅值的变化反映的是管道内这一时刻的压力与上一时刻的压力之差的变化。当管道发生泄漏时，泄漏点处的压力有一个快速的下降，与前一时刻的压力产生较大的压力差，在声波波形图上显示出一个较大的下降沿。下图为管道未发生泄漏时首站声波信号，及放空阀模拟泄漏时的声波信号。 图3 未发生泄漏时首站声波信号及放空阀模拟泄漏时的声波信号从上图可以看出，声波信号的幅

7、值完全可以作为泄漏判断的特征量，将管线未发生泄漏时的信号幅值的最大值作为阈值，判断其他时刻采集的声波信号，若信号幅值大于阈值则认定发生泄漏，否则认定未发生泄漏。为提高天然气管道泄漏监测系统的灵敏度，除了幅值之外，声波信号的均值、均方根值等也可以作为泄漏判断的特征量。2）频域信号特征提取由于泄漏声波信号在传播过程中发生了衰减，并且管道中有剧烈的混合波动，有时当小泄漏发生时，从时域波形中可能会看不出有泄漏发生，但是由于泄漏信号中的低频部分可以远距离传输，且泄漏具有一定的频域特征，因此对泄漏信号进行傅里叶频谱分析可以监测到泄漏发生。下图为小量泄漏声波信号进行FFT变换后的频谱图。从提取出得频谱特征中

8、可以明显看出泄漏发生。图4 小量泄漏声波信号FFT变换后的频谱图3）不同工况的泄漏判断对声波信号的时域和频域特征进行分析，分别提取时域和频域上的特征量，即可判断管道是否发生泄漏。泄漏判断的规则：当计算的特征量值大于设定好的阈值时，认定发生泄漏，否则认定未发生泄漏。阈值的选取方法：当试验工况稳定时，采集测试管道起终点的声波信号，计算声波信号的特征量值，将这些特征量值作为阈值。4、定位算法定位算法原理图如下：图5 定位算法原理示意图 图中当管道上P点发生泄漏时，泄漏产生的声波由泄漏点开始向管道两侧传播，但由于P点到两传感器的距离不同，所以泄漏引发的同一波形到两传感器的时间就有一个延迟Td，因此，如

9、果知道了A、B两传感器间的距离D以及泄漏点产生的振动信号在管道中传播的速度，就可以根据公式来计算泄漏点P到传感器A的距离。二、现场试验及监测技术调整优化选取规格为325×7-3.13Km的管道进行现场试验，在管道首站和末站分别安装声波传感器、数据采集处理系统、GPS授时模块及上位机软件。声波传感器对管道工况运行状态下背景噪声及发生泄漏时的突发声波信号进行实时监测；DSP采集声波传感器上传信号，进行滤波、去噪及特征提取等前期信号处理；GPS授时模块负责首末两站时间同步；经DSP处理的声波信号上传上位机软件用于实时报警与定位。1、管线运行状况采集试验主要用于分析管线的运行工况及背景噪音。

10、1）试验过程将泄漏监测系统安装完成后，监测管线工况运行下的背景噪音曲线，详见下图。试验过程中管线的运行压力为0.74Mpa，测试温度15.8摄氏度。图6 红压至丁字口管线工况运行下的背景噪音曲线2）试验结论从图中可以发现背景噪音幅值很大，峰值达到2V左右，背景噪音信号的能量集中在200Hz和800Hz左右。在这种背景噪音下，放空时根本采集不到泄漏。3）监测技术的调整及优化在这种情况下调整了声波传感器的硬件电路，改用电容型声波传感器，控制采集频率在一个比较低的频率范围内，并加入低通及带通滤波器，将背景噪音能量集中的频段滤掉。2、泄漏数据采集试验主要用于采集管线泄漏信号，通过末端的放空试验分析管线

11、泄漏时声波信号时频特征。1）试验过程将泄漏监测系统安装完成后，在末站通过DN150的放空阀进行放空试验，在首站采集管线运行工况。试验过程中管线的运行压力为0.69Mpa，通过将DN150的放空阀完全打开，进行放空试验，每次放空持续30秒左右。下图为进行放空试验时采集到的声波信号。图7 放空试验时的声波信号图2）试验结论从信号波形图可以发现，当放空阀完全打开时，在时域波形图中可以监测到泄漏发生，但是通过时域波形可以发现，此时的背景噪音依然很大，峰值在1V左右，并且通过时频变换可以发现泄漏信号的能量集中在100Hz以下，进行少量放空时，根本监测不到泄漏信号。3）监测技术的调整及优化在这种情况下对上

12、位机软件进行改进，加入小波去噪算法滤除背景噪音；对泄漏信号进行时域、频域的特征量提取，找到发生泄漏时时域和频域的特征，每次对特征值进行分析就可监测到泄漏发生；加入希尔伯特-黄变换对泄漏产生时信号能量进行分析，找出泄漏特征。3、改进型传感器泄漏数据采集试验用改进的声波传感器做声波信号采集试验，主要用于采集管线工况运行情况下背景噪音信号、管线放空时泄漏信号，通过末端的放空试验分析改进型传感器在管线出现泄漏时所采集声波信号的时频特征能否达到泄漏监测灵敏度要求。1）试验过程将泄漏监测系统安装完成后，在末站通过DN150的放空阀进行放空试验，在首站采集管线运行工况。试验过程中管线的运行压力为0.81Mp

13、a，通过将DN150的放空阀按照各个量程打开，进行放空试验，每次放空持续30秒左右。下图为进行各个量程放空试验时采集到的声波信号。（1）DN150放空阀开2扣图8 放空试验时的声波信号图（2）DN150放空阀开1扣图9 放空试验时的声波信号图2）试验结论从信号波形图可以发现，当放空阀打开两扣的时候，泄漏量相当于瞬时流量的3.33%(用放空的横截面积与管线的横截面积相比，放空阀满量程开放需15扣)，此时在时域波形图中可以监测到泄漏发生；当放空阀打开一扣的时候，泄漏量相当于瞬时流量的1.67%，此时在时域波形图中已经不能监测到泄漏发生。因此可以发现仅凭借对传感器进行硬件的改进，灵敏度太低。3）监测

14、技术的调整及优化在这种情况下应该对上位机进行改进，在上位机中加入各种去噪算法及特征提取算法，通过软件改进监测灵敏度。4、改进算法数据采集试验对算法改进后的上位机软件进行现场验证，用改进的声波传感器去红压至丁字口管线做声波信号采集试验，主要用于监测算法改进后监测灵敏度是否达到监测要求。1）试验过程将泄漏监测系统安装完成后，在末站通过DN150的放空阀进行放空试验，试验过程中管线的运行压力为0.81Mpa，测试温度-3摄氏度，通过将DN150的放空阀按照各个量程打开，进行放空试验，每次放空持续30秒左右。下图为通过放空阀开放半扣采集到的声波原始信号及加入滤波算法之后的信号。图10 放空阀开放半扣采

15、集到的声波原始信号及加入滤波算法之后的信号2）试验结论从信号波形图可以发现，当放空阀打开半扣的时候，泄漏量相当于瞬时流量的0.83%，此时在时域波形图中已经可以监测到泄漏发生；且这个量程以上的所有放空试验都能监测到泄漏信号，报警率达到100%。3）监测技术的调整及优化通过上述试验可以发现，监测灵敏度、报警率、误报率的技术指标均已达到要求，下面要做的工作就是要通过多次放空试验确定声波在介质中的传播速度及精确定位的问题。5、定位试验用于确定声波在介质中的传播速度、对定位功能进行现场验证。1）试验过程（1）声波传播速度确定在末站进行放空试验，在首末站两个客户端采集泄漏声波信号，通过测试放空试验中泄漏

16、声波信号到达首站、末站的时间、时间差，已知测试管段长度为3.13Km，确定声波在此管线中的传播速度。经试验发现，声波信号在介质中的平均传播时延为8.623秒，平均传播速度为363.0506米/秒。用此作为标准的传播速度进行定位算法验证。（2）定位功能验证在末站通过将DN150放空阀打开半扣进行放空试验，此时的泄漏量为瞬时流量的0.83%左右，基于声波法的天然气管道泄漏检测界面如下图所示。由图中可以发现红压计量间及丁字口计量间两个站的指示灯都变为红色，说明两个站都监测到了本次泄漏，并且在上侧的文本框显示了泄漏发生的位置为“泄漏点到红压站得距离为：3083米”，在其后所示的两个文本框中分别显示了红

17、压站和丁字口站接收到泄漏信号的时间，时间可以精确到ms级别。图11 声波法天然气管道泄漏检测界面通过16组定位试验所得到的报警时间、定位距离、定位误差见下表。表1 报警时间、定位距离、定位误差表序号首站接收时间时间差（S）定位距离（m）定位误差（m）113.51.44.8928.4493067.41562.58548213.51.49.9678.5513104.44625.55432313.56.26.0418.7163164.34934.34903414.02.21.9688.453067.77862.22243514.07.33.0048.7883190.48960.48867614.12

18、.42.8798.7743185.40655.40596714.16.50.6918.4643072.8657.13972814.20.21.9868.7733185.04355.04291914.24.43.8978.7253167.61637.616481014.27.30.0428.673147.64917.64871114.29.44.0468.4923083.02646.97431214.32.24.1038.5283096.09633.904481314.36.35.0438.693154.9124.909711414.41.21.6298.4723075.76554.235321

19、514.45.49.7358.7713184.31754.316811614.50.43.9268.6873153.82123.82056平均值44.13842）试验结论从多次试验结果可以发现，当放空阀打开半扣时（泄漏量相当于瞬时流量的0.83%），通过首末两站对所接收数据的特征提取可以发现有了很明显的跳变，表明在此泄漏量下，基于声波法的天然气管道泄漏监测系统能够准确报警。报警时延主要是由泄漏声波信号在管道中的传播时延造成，网络时延不是关键因素。通过试验测得声波在此工况下天然气管道的传播速度为363.0506m/s，管线距离为3.13Km，因此声波信号的传播时延为8.6秒左右，考虑到网络及其它因素的干扰在此管线也可以将反应时间控制在30s以内。通过上表中定位距离及定位误差的多组结果可以发现，基于声波法的天然气管道泄漏监测系统定位误差最大值为62.585m，最小误差为17.649m，平均误差为44.138m。三、结论1、通过对天然气管网进行泄漏监测，能够准确定位漏点，及时采取紧急应