次声波法输气管道泄漏检测系统的信号处理

对输气管道泄漏产生的次声波信号进行采集时,受传感器的频域限制,次声波传感器检测到的信号尖端被舍弃,同时自然界中的环境噪声亦对次声波信号产生强烈的干扰。为了降低次声波检测误报率,通过特殊算法对检测信号进行尖端补偿,将真正的泄漏信号与干扰信号快速分离,并选用小波变换的方法对补偿后的信号进行处理,使采集的信号在时域和频域两方面都具有良好的局部特性,且在时频平面的不同位置具有不同的分辨率,对噪声具有更好的抑制作用,同时较精确地提取信号的突变点。通过以上尖端补偿和小波变换信号处理,可以明显地降低误报率和漏报率。     

相关函数及其在管道泄漏检测中的应用

相关检测技术是为了取得某些物理量而利用自相关函数和互相关函数运算检测某种物理量的技术,可用于管道泄漏检测,特别是负压波泄漏检测和流量泄漏检测。结合相关函数的性质和原理,分析了其在管道泄漏检测中的应用原理,以及泄漏点定位的计算方法,提出了输油管道泄漏检测定位的方法:利用声波传感器检测由泄漏产生的声波振动信号,再利用相关技术确定不同传感器输出信号的延时,根据传感器的几何分布和声波传输速度,对泄漏点进行定位。采样时间和阈值的选取直接影响泄漏检测的灵敏度和可靠性,在进行相关函数计算之前需消除杂音,防止泄漏信号被屏蔽。现阶段该检测技术只适用于突发、快速泄漏的检测定位,不适用于工程中的缓慢泄漏。     

基于蚁群算法的RBF神经网络在冲量式谷物流量传感器中的应用

针对压力传感器存在温度漂移的问题,提出了一种基于蚁群算法的RBF神经网络优化算法。首先根据压力传感器测量电路得到电压U_b与电流I的关系,因其存在很大的温度误差,须要采用适当的补偿方法对外界温度造成的误差加以修正。然后通过压力传感器输出电压U与温度T、压强P、电源波动γ的关系建立压力传感器温度补偿模型,分别在18.4、32.5、41.8、65.6℃共4个温度点进行试验数据采集并对试验结果进行归一化处理。最后利用蚁群算法进行寻优和自适应调整发挥系数的特点作为聚类算法确定RBF神经网络基函数中心,选取BP算法、RBF算法、基于蚁群的RBF算法3种方法对压力传感器进行非线性温度补偿仿真试验。结果表明:基于蚁群算法的RBF神经网络模型补偿精度最高,收敛速度最快。将此研究应用于冲量式谷物流量传感器中,可大大提高传感器的稳定性和准确性。     

基于次声波法的油气管道泄漏检测与定位

基于次声波法的管道泄漏检测与定位,是通过检测泄漏流体湍射流作用于管壁产生的次声波而进行泄漏检测与定位。对管道泄漏时检测到的低频声波信号进行分析,泄漏信号在频域的特征表现在10Hz以内,因此选择0.4Hz、3.8Hz和7.2Hz的次声波特征频率作为检测特征量。当发现信号中同时存在两个特征频率功率谱及其能量顺序比率突变时,及时将异常数据及其GPS时间发送给监控主机。监控主机根据接收到的一端基站发送的异常发生时的GPS时间,结合被监控管道的长度和泄漏信号的传播速度,计算出另一端基站捕捉到异常信号的起始时间和数据长度,并向该端基站呼叫对应时间段的数据,然后联合两端数据,依据神经网络模型进行泄漏诊断。根据两端基站检测到异常信号发生的GPS时间的时间差,次声波传播速度和上、下游传感器之间的距离,可以确定泄漏点的具体位置。     

Hilbert-Huang变换在管道泄漏监测系统中的应用

音波管道泄漏监测系统利用管道泄漏产生的音波信号进行泄漏报警定位。为了能够及时发现泄漏并准确定位,需要从管道的背景噪音中检测到音波信号的微弱瞬态变化以及音波传感器接收到信号瞬态变化的准确时刻。Hilbert-Huang变换作为一种时频分析算法,能够同时获得较高的频率分辨率和时间分辨率,利用该特性,选取兰成渝成品油管道进行模拟试验,使用Hilbert-Huang变换对泄漏音波信号进行处理,可以获得信号的时频分布图,分析信号每个时刻的频率特性,进而得到泄漏音波信号到达传感器的准确时刻,并据此计算泄漏点位置。     

Smartball自漂流式检漏系统在输油管道的应用

Smartball自漂流式检漏系统由主机、智能球、声音接收器(SBR)及接收器(AGM)组成,工作原理是利用其内部集成的声音传感器收集管道泄漏时产生的低频声波信号,该信号大小与泄漏处的泄漏流速大小成比例。通过内部集成的计时器和速度计测算出的数据,可以确定缺陷的位置,在管道上方放置管道内置的GPS模块的AGM,可有效提高泄漏的定位精度。2009年9月15日,于花格线中灶火-格尔木段进行了Smartball的现场应用,在距Smartball发射端70499m处发现1个泄漏孔,泄漏量为0.5L/min,将探测结果与管道泄漏点的实际位置进行核对,定位误差仅为2m。实践证明,该系统能够有效地对管道中存在的微小泄漏进行检测和定位,具有适应性强、检漏精度高、使用方便、效率高等特点。     

鲜茧茧层含水率与干壳量快速测量研究

鲜茧茧层含水率和干壳量是蚕茧品质检测中的两个重要指标,为了快速测量鲜茧的茧层含水率和干壳量,研究了一种集称质量、水分检测、数据采集存储、实时计算与显示等功能于一体的鲜茧茧层含水率和干壳量快速测量装置.该装置将水分检测传感器和质量传感器结合,信号采集处理系统自动采集传感器检测数据,并实时计算处理数据,测量得到的茧层含水率和干壳量实时显示.该装置结构简单,操作方便,智能化程度高,成本低.经试验表明,该测量装置能够快速无损检测出鲜茧茧层含水率和干壳量,准确度高,水分检测误差小于0.98%,干壳量检测误差小于2.2%.实际检测过程中不破坏鲜茧,达到了无损快速检测目的.     

溶解氧智能传感器补偿校正方法研究与应用

本文针对影响C lark溶氧电极输出信号的主要因素,采用IEEE1451.2智能传感器的设计思想,研制了具有温度补偿和自校准等功能的溶解氧智能传感器。该智能传感器温度补偿算法采用曲线拟合法,零点和斜率可以通过校准程序自动修改。系统设计采用低电压、低功耗芯片,适用于电池供电的无线传感网络。测试结果表明,采用该补偿校准方法可以明显改善C lark溶解氧传感器的测量精度、使用寿命和适用范围。     

一种风压转换近地风速检测装备设计与试验

【目的】针对目前相关设备风场自干扰大的问题,为更好地获取无人机(Unmanned arial vehicle,UAV)近地风场参数信息,以风压信号为基础,采用皮托管风速传感器设计一种风压转换近地风速检测装备。【方法】利用轴流风机对叶轮风速传感器和皮托管风速传感器的感应位置进行风速干扰对比试验,利用热线式标准风速仪测定干扰前后的风速变化,利用轴流风机以相同的风速检测该装备所有传感器的测量风速并记录,得到该系统的一致性。将同一风速下标准热线式风速仪的测量风速和该系统的传感器测量风速进行对比,找出皮托管风速传感器准确度较低的风速段,利用Matlab软件对风压信号–风速值进行拟合。【结果】在10.00~15.00 m·s–1风速下皮托管风速传感器对直流风速的削弱不超过1%,而叶轮传感器达到20%以上。系统所采用的30个风压变送器在风速为15.00 m·s~~(–1)时的最大绝对差异为0.96 m·s–1,最大相对差异为6.40%,变异系数为1%。以三次公式进行拟合后,误差平方和(SSE)为0.099 6,拟合优度(R2)0.96。【结论】本系统能够有效检测无人机下旋翼风速数据,且比叶轮式风速传感器网络测量系统在减少干扰方面具有明显优势,可以为研究无人机田间作业提供有效帮助。     

煤油蒸汽浓度测量方法的研究

为了能够稳定和精准的测量煤油蒸汽浓度,通过对传统的气体浓度检测的方法及其各自应用的优缺点的研究,本设计提出了采用基于热导原理的蒸汽浓度检测的新方法。基于热导原理的煤油蒸汽浓度测量主要是根据不同浓度气体的热导率不同来设计的,通过研究热导元件热传导系数与环境温度和气体浓度的关系,建立了热导传感器输出信号与浓度的关系的数学模型,并对测量结果进行误差分析与优化处理。按此方法进行实测,结果表明该方法满足对煤油蒸汽浓度检测的高精度要求。     

压力分布在线仿真泄漏检测系统

榆济天然气管道目前面临管道泄漏及其次生灾害的威胁,需要一套完整的泄漏检测方案为管道系统安全生产提供保障。针对大型复杂天然气管道系统缺乏干线计量及沿线压力测点众多的特点,采用国内某公司自主研发的基于在线仿真的压力分布泄漏检测系统,通过对比分析在线仿真压力和实测压力偏差分布实现管道全线的实时泄漏检测,持续监测管道系统的运行状态,及时发现可能出现的微小泄漏并确定其位置。结果表明:该泄漏检测系统不仅可用于实现大型复杂天然气管道系统的泄漏检测,还能发现仪表故障、站场异常操作等异常事件,突破了管道系统分段泄漏检测的限制,并可以对天然气管道泄漏进行动态监测,定位泄漏点。     

基于多源信息融合的管道泄漏监测

采用OPC技术对管道运行参数进行远程高速采集,运用过程平稳熵对管道瞬变状态进行识别,将由管道泄漏引起的压力、流量、密度、温度等运行参数以及管道参数、油品参数进行融合诊断,以弥补单一传感器或同类型传感器进行泄漏诊断造成的泄漏识别准确度和定位精度较低等不足。将基于多源信息融合的管道泄漏诊断方法用于西部原油成品油管道的泄漏监测,结果表明,该方法能有效地识别泄漏,具有较高的泄漏定位精度。     

管道泄漏声发射信号的传播特性

对管道泄漏声发射信号进行传播特性研究,可以为工程上进行传感器布设和采集参数确定提供参考依据.介质类型、压力、流量与泄漏孔径对产生的泄漏声发射信号幅值影响较大,对泄漏声发射信号传播衰减规律无影响.泄漏介质为气体时,产生的声发射信号幅值较大;随着压力的增加,泄漏声发射信号幅值增大;随着泄漏孔径的增大,泄漏声发射信号幅值先变大后变小.应用FFT变换和小波包分解等理论方法,分析泄漏声发射信号在传播过程中经过法兰、阀门时的频率变化特征.研究结果表明：泄漏声发射信号经过法兰后,主要引起信号幅值衰减,衰减值为11～15 dB,而信号频率分布变化不大.泄漏声发射信号经过阀门后不仅信号幅值衰减27～35 dB,且信号的高频成分（187.5～312.5 kHz）也出现较大幅度的衰减.     

关联维分析方法在管道泄漏定位中的应用

基于瞬态压力波的泄漏检测和定位方法在工程实际中已经得到了广泛应用,在原有的基于混沌关联维分析的管道泄漏检测方法的基础上,进一步将混沌关联维分析的思想应用到基于负压波的管道泄漏定位中,使用某管道的实际历史数据进行了离线试验,试验结果表明了该方法的有效性。     

长输管道泄漏检测技术发展现状

回顾了国内外油气长输管道泄漏检测技术发展的历史,介绍了热红外线成像、探地雷达、气体成像等18种管道泄漏检测技术方法,给出了泄漏检测方法的诊断性能指标和综合性能指标,预测了长输管道泄漏检测技术发展的趋势。     

One-Pass水下管道检测系统在定向钻穿越管段中的优化应用

为保证穿越河流管段的正常运行,需要定期检测管道埋深.针对定向钻穿越大埋深管道检测过程中电磁信号不稳定导致检测结果不准确的问题,通过改变不同埋深穿越管段的电磁信号校准方法,对One-Pass水下管道检测系统进行优化,提高其在定向钻穿越管道检测中的检测精度.结果表明:利用优化后的电磁信号校准数据计算得到的结果与实际情况的符...     

国内外油气管道泄漏检测技术的发展现状

介绍了国内外用于油气管道泄漏的十几种检测方法，包括气体检测法、压力分布法、负压波检测法、质量平衡法、检测元件法、声波法、分段试压法、压力点分析法、压力波阵面检测法以及示踪剂检测法等。分析了各种管道泄漏检测技术的原理和各方法的优缺点。认为在现代计算机技术的支持下，那些基于快速算法的实时管道泄漏检测技术将显示其优越性。     

基于T-S模糊神经网络预测算法的管道泄漏定位研究与分析

长输管道的泄漏检测和定位对管道安全平稳运行意义极其重大,在以软件计算为主的检测方法里,模糊神经网络模型综合了模糊算法和神经网络模型的优点,能较好地适应长输管道的非线性特征。本文采用中亚地区某管道某相邻两站场的历史数据训练基于高木-关野（Takagi-Sugeno）模糊神经网络的预测模型,使用STONER管道仿真软件产生实时数据,用一种较简单的软方法较好的实现管道泄漏定位,该种方法对中亚某长输管道这类没有专门硬件泄漏检测设备和系统的管线有一定的实用意义。