基于改进贝叶斯序贯检验的储运过程泄漏检测方法

2018-12-17张海涛房汉鸣曾丽蓓

重庆理工大学学报(自然科学) 2018年11期

王飞，张海涛，房汉鸣，曾丽蓓

(中国人民解放军陆军勤务学院军事物流系，重庆 401311)

泄漏检测是储运过程安全管理工作的重要内容。为了确保储运过程安全运行和降低泄漏事故发生几率，研究具有更高可靠性和准确性的泄漏检测技术，具有重要的理论意义和应用价值。

现有的泄漏检测方法分为基于硬件和软件的泄漏检测方法。基于软件的泄漏检测方法具有成本低、实时性好、操作简便等特点，在泄漏检测中发挥着至关重要的作用，并逐步成为研究的重点[1-3]。Kroll 等[4]通过特征提取和模式识别技术进行了远程泄漏检测；孟令雅等[5]重点从声波方面对泄漏进行检测，研究了泄漏声波衰减的影响因素；Zadkarami等[6]使用OLGA软件来提供管道压力和流速等训练数据，然后使用神经网络来进行泄漏故障的识别和分离，研究表明，其误报率为8%。

但这些方法对信号的要求不一样,并不适用不同的系统，而且储运过程工艺复杂、监控变量多，其泄漏检测受环境、工况变化等因素的影响大，在实际应用中往往效果较差，存在误报率和漏报率过高的问题。随着各种仪器以及监控系统在储运过程中的应用，采集并存储了大量的储运过程数据，如何充分利用采集并存储的多维作业过程数据成为泄漏检测的关键。

因此，提出了基于改进贝叶斯序贯检验的储运过程泄漏检测方法。在本文中，首先给出了物料平衡泄漏检测模型，然后对贝叶斯序贯检验统计量进行了改进，消除了泄漏发生前负累积效应的影响，最后通过交换原假设和备选假设，利用得到的双判决因子对泄漏进行定性检测，并对相关指标进行了定量计算，对泄漏检测性能进行了分析。最后，通过高级过程控制系统实验平台以水代油的传输试验，验证了所提方法的有效性[7-8]。

1 物料平衡泄漏检测模型的修正

1.1 物料平衡泄漏检测模型

当作业过程终端个数为n2、源端个数为m2时，根据介质输转过程质量守恒原理建立物料平衡泄漏检测模型，如式(1)所示：

(1)

其中：Vleak是单位时间内介质泄漏量；V损ij表示由源端j至终端i输送过程中单位时间内介质损耗量；V终i表示第i个终端单位时间的介质变化量；V源j表示第j个源端单位时间内介质的变化量。

1.2 物料平衡误差

理论上，储油罐区在非泄漏作业工况下，单位时间间隔的泄漏量估计值服从零均值的正态分布，即：

(2)

但实际上，由于物料平衡误差的存在，无泄漏故障时，单位时间间隔的泄漏量估计值服从非零均值的正态分布，即：

(3)

将非泄漏稳态工况的作业过程数据代入式(1)，其单位时间内泄漏量估计值实际应为单位时间内物料平衡误差Ve，即：

(4)

式中V损ij、V终i、V源j为非泄漏稳态工况下的作业过程数据。

物料平衡误差将导致泄漏检测难以适应作业过程非泄漏工况变化，增加泄漏检测的误报率和漏报率。文献[9]提出基于PLS和MFOA-LSSVM的物料平衡误差预测方法并验证了其能较为准确地预测物料平衡误差。

1.3 修正的物料平衡泄漏检测模型

使用Ve对式进行修正，得到修正的物料平衡泄漏检测模型，如式(5)所示。

(5)

式中Vleak是单位时间内介质泄漏量。

2 泄漏定性检测

2.1 贝叶斯序贯检验原理

贝叶斯方法能充分利用验前经验信息和物料平衡模型对检测对象状态实施判断。而序贯检验不需要提前设定检验样本的数量，它可以根据样本信息的具体情况来决定是否进行下一数据的检验。贝叶斯序贯检验方法综合了贝叶斯和序贯检验的优势，在一定先验知识的积累下，具有能充分利用储运过程验前信息和偏差数据进行泄漏检测的优点。本节着重阐述了基于贝叶斯序贯检验的泄漏定性检测。

2.1.1 序贯概率比检验方法

现有原假设H0和备选假设H1：H0:μ=μ0=0; H1:μ=μ1(μ1≠0)。设经过修正后的物料平衡偏差序列Xn=(x1,x2,…,xn)，则似然函数L(Xn;μ)和似然比λn为：

(6)

(7)

式中σ为修正后的物料平衡偏差序列的标准差。

根据Wald序贯检验方案：当λn≥A时接受备选假设H1；当λn≤B时，接受原假设H0；当B<λn

(8)

式中a,b分别表示误报率和漏报率[10]。

2.1.2 贝叶斯序贯检验

贝叶斯序贯检验(BayesSPRT)就是利用Bayes公式将验前信息融入SPRT中，在得到修正后的物料平衡偏差数据并考虑验前信息后作出决策，如式(9)所示。

(9)

式中，P(H0|Xn)表示验后概率，PH0和PH1分别代表原假设和备选假设成立的先验概率，可由泄漏概率的一般规律决定，且PH0+PH1=1。

可以得到：

(10)

式中，A′=(1-b′)/a′，B′=b′/(1-a′)，a′,b′是考虑验前信息的误报和漏报率。

由文献[11]可知：a′=2aPH0，b′=2bPH1。若Οn≥A′，可以得到：

(11)

同理可以得到：当式(12)成立时，接受备选假设H1；当式(13)成立时，接受备选假设H0；当式(14)成立时，继续进行采样。

(12)

(13)

(14)

2.2 泄漏定性检测

2.2.1 判决因子修正

令似然比公式左右两端取自然对数，求得：

(15)

在有限修正后物料平衡偏差信息下，为了获得最大统计量F1n，在式(15)中对μ1进行求导。

(16)

(17)

图1 备选假设选取示意图

根据式(15)，计算得到：

(18)

在未泄漏时，当xn<μ1/2，F1n会出现负累积效应。为消除泄漏发生前负累积效应带来的影响，令判决因子初始值F10=0，并对判决因子F1n进行修正：

(19)

式中k′为上限系数，一般取值为2。

2.2.2 改进的泄漏定性判决方法

(20)

令Tv=ln[(1/(2PH1)-b)/a]，判决因子F1n和F2n决定的判决规则为：当F1n≥Tv时，发生泄漏；当F1n

(21)

式中m为窗口宽度。

(22)

3 泄漏定量检测

1) 泄漏率Rleak

设发生泄漏报警时刻t=T，为避免未泄漏样本对泄漏率估计的影响，取t=T+m时的μ1n作为泄漏率的大小，即：

(23)

其中σleak表示T+m+1到T+2m时间内μ1n的标准差。

(24)

3) 泄漏时间Tleak

(25)

4 泄漏检测性能分析

泄漏检测性能的评价指标主要有实时性、可靠性、准确性以及灵敏度，其中实时性、可靠性、准确性等指标可以通过泄漏时间、误报率、漏报率、泄漏量等参数来进行评定。灵敏度就是能识别的最小泄漏率或者泄漏量，当识别出泄漏发生时，可得

(26)

根据式(26)可以推导出

(27)

进一步推导可得

(28)

最后可以得到最小泄漏率μmin为:

(29)

5 实验验证

为了检验方法的有效性，利用THJ-4型高级过程控制系统实验平台(如图2所示)，以水代油对储运过程的泄漏检测进行模拟实验。实验平台采用的检测装置有：量程为0～5 kPa、精度为0.5级的扩散硅压力变送器，Pt100型温度传感器以及流量范围为0.2～1.2 m3/h、精度为1级的涡轮流量计。选用由变频器、三相磁力驱动泵、涡轮流量计及自动电磁阀组成的供水系统。监控系统采用MCGS组态软件，见图3。

图2 仿真实验平台

图3 三容水箱监控系统

5.1 实验数据

考虑到监控的时效性，取积分时间间隔Δt=1 s。采集动态稳定工况下的过程参数如表1所示。

选取泵后压力、介质温度、流量、中水箱液位、环境温度、阀门F2-4状态、阀门F2-1状态、阀门F2-3状态以及阀门F2-5状态分别作为模型输入，得到介质泄漏量Vleak的标准差σ=9.21 mL/s，取误报率和漏报率同为5%。根据人工经验，泄漏发生的概率为PH1=0.1，计算得到检测阈值Tv=4.6。