基于混合波形特征的原油管道泄漏检测系统设计

陈 勇， 关 晶

（中国石油管道沈阳输油气分公司，辽宁沈阳110031）

基于混合波形特征的原油管道泄漏检测系统设计

陈 勇， 关 晶

（中国石油管道沈阳输油气分公司，辽宁沈阳110031）

利用小波变换在突变信号处理中的优势，提取出原油管道泄漏信息经过小波变换后的泄漏点特征，运用回归分析方法，对泄漏信号的实测数据进行分析和定量识别。设计了反映泄漏信息的混合波形特征，并基于该特征实现了原油管道泄漏检测系统设计，由此定位管道泄漏位置，通过实验验证了方法的可行性。

小波分析； 原油管道； 泄漏检测

目前原油输送的主要方式是管道输送，由于管道自身的老化，以及不法分子在管道上打孔盗油等现象的存在，管道泄漏事件时有发生。虽然国内外已有许多种检测管道泄漏的方法，但都在一定程度上存在局限性，就我国目前的情况，原油输送管道的泄漏检测仍然是一个没有完全解决的问题［1－3］。

为了及时准确地判断管道泄漏事故，并准确定位泄漏点的位置，目前一般采用负压力波法进行管道的泄漏信号检测，其基本思想是：当管道内发生泄漏现象，泄漏点因为原油的流失而引起局部原油密度减小，从而会产生负压力波，这种信号会以一定的传播速度向管道的两端传播，这样就可以在管道相应的上下游安装压力传感器，通过上下端点接收到的压力信号，就可以得出压力传输的时间差，然后结合压力波传递的速度，就可以检测出泄漏现象，同时计算出泄漏点的位置。但在实际的原油管道输送过程中，往往在监测的信号中混杂很多的干扰信息，从而影响了负压力波的准确检测和分析。

为克服这种信号干扰现象，已有一些研究利用各种滤波技术过滤管道中的干扰信息，从而改善对负压力波信号中包含的泄漏点信息的提取和分析［4－5］。但这些已有方法由于滤波环节的引入而造成信号能量的损失，从而影响了信号中有用信息的传递，对提高原油管道泄漏检测能力具有一定的局限性。

本文从信号分析的角度出发，直接利用小波分析对管道中传递的信号进行时频域的同步分析，从而找到能够体现泄漏信息的关键特征。然后利用回归方法对泄漏点信息的特征进行分析和拟合，得到管道的泄漏程度以及泄漏点位置等重要信息。

1 小波分析的基本原理

传统的信号分析主要从两个方面进行变换，一个是时域分析法，一个是频域分析法，这两个方法各有优缺点，但都不能够同时兼顾信号的时域和频域特征，而小波变换技术带来的小波分析方法却可以在时、频域同时分析和表征信号的特征，所以很适合用于对信号的突变现象进行分析和处理，比如管道原油泄漏现象的分析。

小波变换的基本原理如下［4－5］：

对于连续信号y（t）∈L2（R），y（t）的连续小波变换（CWT）可以定义为：

式中，Φ（t）为依赖于参数s，τ的连续小波基函数；s为尺度因子，τ为延伸因子。

通过上面的定义，小波变换的过程是把被称为小波的函数Φ（t）做位移τ后，再在不同尺度s下与待分析信号y（t）作内积。从而反映了原信号y（t）在尺度（频率）和位置（时间）上的状态，是一种时频变换。

在各种小波变换方法中，本文选用基于Mallat提出的塔式算法进行离散二进制小波变换，即选取尺度因子s＝2j，j∈Z。

设待分析信号y（t）的离散形式为y（n），n＝1，2，…，N，其二进制小波变换公式如下：

式中，c（k）和d（k）为小波函数Φ（t）确定的正交共轭滤波器系数，且d（k）＝（－1）1－kc（1－k）；Ej和Fj分别称为信号在尺度j上的近似部分和细节部分。根据这种方法，待分析信号可以看作是尺度j＝0时的近似值，即E0（n）＝y（n），离散信号经尺度j＝1，2，…，J的分解，得到E1，F1，E2，F2，…，EJ，FJ，若待分析信号的分析频率为f，则分解结果对应频带分别为（2－1f～f），（2－2f～2－1f），（2－3f～2－2f），…，（2－Jf～2－J＋1f），（0～2－Jf），包括从高频到低频的不同频带的信息，且各频带互不重叠。Mallat小波分解与重建算法图如图1，2所示。

2 原油管道泄漏信息特征分析

原油管道发生泄漏产生负压力波，一般来说，负压力波在原油中的传播速度是1 000m/s，在不考虑其他工况条件和外界干扰的情况下，只要管道两端的压力传感器足够准确地获取相应的负压力波，就可以检测出管道泄漏现象并快速定位。

Fig.1 Fast wavelet decomposition algorithm图1 小波快速分解算法

Fig.2 Fast wavelet rebuilt algorithm图2 小波快速重建算法

但实际的测量信号往往受到管道输送系统的工况影响，除了原油流动的变化和管道弯曲的程度之外，正常的阀门调节和切换也会使测量信号发生很大变化，直接影响了最终泄漏信息的判断和识别。为此本文将使用小波分析的方法，对所测量的负压力波信号进行分析，提取出可以反映泄漏信息的关键特征，从而判断出泄漏点位置等关键结果。

由于原油的泄漏，泄漏点附近的压力迅速下降，密度减小，紧邻泄漏部位的原油向泄漏区填充，密度减小，从而将产生的负压力波分别向泄漏点的上下游传播，当负压力波到达上游的离心泵口时，假定泵的工作状态不变，这样负压力波就会反弹，产生正压力波下行，又重新沿着管线到达泄漏点，继续挤压原油泄漏，持续产生新的上行负压力波，直到达到新的平衡状态。这种现象可以在信号波形上反映为一个明显的波谷和一个对应的较大的反弹，接着出现几次振幅逐渐衰减的震荡波形，然后趋于平稳。图3反映了泄漏波形的特点。

Fig.3 Pressure wave by the leakage of petroleum图3 原油泄漏产生的压力波形

基于这种波形变化的特点，首先对原始信号进行分段积分［6－8］，利用小波分析找到信号的变化特征，对分析后的波形信息可以定义如下特征：波形的上升沿和下降沿，波形的幅度，波形的跨度以及波形的面积。这样就利用这些提取的特征对原油泄漏信息进行分析和识别，确定出泄漏现象并对泄漏点位置定位。

3 负压力波关键技术

3.1 管道内压力波速的确定

随着管道中流体温度的变化，原油的密度和压缩性也会有所变化，传播速度λ也会相应发生波动，为此选用下式作为管道内压力波速度的计算公式：

式中，K为原油的体积弹性系数，Pa；ρ为管道内原油的密度，kg/m3；M为管道的弹性系数，Pa；D为管道的直径，m；m为管壁的厚度，m；C1为与管道约束条件相关的修正系数。其中原油的体积弹性系数为其压缩系数的倒数，随品种、温度、压力的不同而不同。

3.2 泄漏点定位原理

泄漏点定位原理如图4所示，当管道发生泄漏，泄漏点x处管道内外存在压力差，使得两侧的流体向泄漏点处补充，这一过程向着管道的两端传递，相当于泄漏点处产生了以一定速度传播的负压力波。根据泄漏产生的瞬时压力波传播到上、下游的时间差和管道内泄漏产生的负压力波传播速度就可以计算出泄漏点的位置。

Fig.4 Localization calculation of leaking position图4 泄漏点定位计算

泄漏点位置计算公式如下：

式中，x是泄漏点与首端测压点的距离，m；L为管道长度，m；λ为管道原油中压力波的传播速度，m/s；Δt为首、末端压力传感器接收压力波的时间差。

4 管道泄漏检测及定位系统实现

本文设计方法在中国石油管道公司沈阳输油气分公司所管辖的输油管线上进行了实验研究。原油管道泄漏检测和定位系统包括了流量变送器、压力变送器、通信系统以及工业控制计算机等。检测系统的软件部分包括了数据采集模块、泄漏现象检测模块、泄漏点定位模块、历史数据分析模块等。系统软件使用了虚拟仪器的LabView图形化编程软件，使用Windows操作系统，人机界面良好，操作简单。具体操作界面和实时报表数据截图如图5所示。

Fig.5 The operation interface of monitoring system图5 输油管道实时监控系统操作界面及数据截图

根据实时测量的数据，所设计的原油输送管道泄漏检测及定位系统运行界面图如图6所示。

Fig.6 The running interface of monitoring system图6 管道泄漏检测及定位系统运行界面

5 结束语

设计了一种基于小波分析的原油管道泄漏检测及定位系统，通过对原油管道中由于泄漏产生的负压力波信号进行小波变换，得到能够表征泄漏信息的关键特征，然后确定原油泄漏情况和具体的泄漏点位置。通过实际验证，该方法具有高效、快速的特点，为管道泄漏检测领域提供了新的方法和思路。

同时也需要注意，本文的研究是假定负压力波的信号波形变化很明显，也就是泄漏点处压力突然变化的情况。但对于缓慢泄漏的情况，则需要辅助其他的方法来共同完成检测和定位的任务。这也是以后的一个研究方向。

［1］靳世久，王立宁，李健.瞬态负压波结构模式识别法原油管道泄漏检测技术［J］.电子测量与仪器学报，1998，12（1）：59－64.

［2］Rajtar J，Muthiah R.Pipeline leak detection system for oil and gas flowlines［J］.Journal of manufacturing science and engineering，1997，10（2）：105－119.

［3］于达.用压力波检测法监测管道泄漏技术的研究［J］.管道技术与设备，1995，12（1）：24－27.

［4］周诗岽，吴明，王俊.基于小波分析的管道泄漏负压波信号滤波研究［J］.石油机械，2004，32（5）：10－12.

［5］谢彦红，杨理践，王向东.基于小波分析的管道缺陷量化识别研究［J］.沈阳工业大学学报，2005，27（6）：648－651.

［6］Mukhopadhyay S，Srivastava G.Characterizations of metal loss defects from magnetic flux leakage signals with discrete wavelet transform［J］.Nondestructive testing ＆engineering，2000，33（1）：57－65.

［7］余东亮，张来斌.长输管道泄漏检测系统设计与开发［J］.石油化工高等学校学报，2009，22（2）：93－96.

［8］王卫强，吴明.基于WebGIS的油气管道风险等级区划研究［J］.石油化工高等学校学报，2009，22（4）：63－66.

（Ed.：WYX，Z）

Detection System of Leakage in Crude Petroleum Pipeline Based on Hybrid Wavelet Features Analysis

CHEN Yong，GUAN Jing
（Shenyang Petroleum and Gas Transportation Branch Company，China Petroleum Pipeline Company，Shenyang Liaoning110031，P.R.China）

With the advantage of multi－scale and multi－resolving power of wavelet transform，the leakage features of crude petroleum pipeline were extracted by wavelet analysis.Using the regression method，the real－time measured data of pipeline leakage can be analyzed and recognized.The location can be obtained by the extracted hybrid features.The experiments show the validity of the proposed method.

Wavelet analysis；Crude petroleum pipeline；Leakage detection

.Tel.：＋86－13804213081；e－mail：jtcao＠lnpu.edu.cn

TP274

A

10.3696/j.issn.1006－396X.2011.01.021

2010－09－27

陈勇（1966－），男，河北保定市，工程师。

辽宁省高校创新团队支持计划项目资助（LT2010058）。

1006－396X（2011）01－0089－04

Received27September2010；revised25December2010；accepted4January2011