基于全域监测的储罐底板腐蚀多声源辨识方法研究
2019-01-15李明骏屈定荣黄贤滨许述剑
邱 枫，李明骏，屈定荣，黄贤滨，许述剑
(中国石化青岛安全工程研究院，山东青岛 266000)
大型原油储罐底板腐蚀是影响和决定储罐服役寿命的关键问题。据统计，储罐泄漏爆炸的事故中，底板腐蚀状态是影响储罐安全运行的主要因素之一。储罐底板腐蚀往往不是呈现均匀腐蚀，而是局部区域出现腐蚀坑。一个腐蚀坑形成一个大的声发射源，储罐底板则存在多个这样的声发射源，表现为多源化。因此，声源识别前需进行多源信号的分组，即判别哪些传感器收到的信号需来自同一声源，且为同一事件，否则可能会出现事件缺失或重复计算事件的现象，不能准确地识别声发射源。本文基于储罐底板腐蚀声发射全域监测方法，提出储罐底板腐蚀声源短基线网格识别方法。
1 基于相关分析的同源信号聚类
聚类的原理是把数据集合中相似的对象分成不同的组别或者更多的子集，这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。各传感器接收到的同一声发射源信号应该具有比较高的相似性。根据这一特点，可以利用聚类分析将传感器接收到的信号按相似性进行分类，每一类信号对应着一个声发射事件。即要准确的识别声发射源，需要判断哪些信号来自同一事件，属于同一声源。互相关系数法可以实现对同一声源信号进行聚类分析。设x=(x1，x2，…，xN)，y=(y1，y2，…，yN)为被判定的两个信号序列，其相关函数为
(1)
互相关函数是两个不同信号x(n)和y(n)之间的乘积，两个信号的互相关运算能够将其共性部分提取出来并抑制掉非共性部分，互相关函数的最大值反映了两个信号之间的相似性的程度。由于互相关函数的最大值是绝对量值，与信号幅值有关，不便于统一度量。因此，对x、y的最大值进行归一化处理，得到两个信号的互相关系数。
(2)
互相关系数的值越接近1表明两信号之间相似程度越高，来自同一个声源的可能性越大。在聚类融合过程中，根据两个信号之间的互相关系数是否超过阈值来确定其是否属于同一个聚类。属于同一聚类的信号则被判定来自同一声源，为一个声发射事件。这样用相关系数法可以判断两个信号是否来自同一声源。平均相关系数
(3)
式中：n′——聚类C中的信号数量。
ρ(x，C1)的意义在于判断目标信号与已知聚类的相关性。设在事件定义时间内i号传感器接收到的撞击信号集合为Hi={hi1，hi2，…，hin}，n=3，4，5，…，H中的信号按时间顺序排列，信号类别数量未知。选取h11信号为基准，分别与h21，h22，…，h2n中的信号做相关系数计算，取相似度最大的那个信号(假定为h2k)与h11信号共同构成C1聚类。接着将信号h31，h32，…，h3n与C1进行平均相关系数运算，取平均相关系数最大的那个(假定为h3m)，可判定h3m属于聚类C1。这样h11、h2k、h3m属于聚类C1。依次类推，可知以h12信号为基准的聚类C2。最终可以得到C1，C2，…，Cn，这样就得到了所有聚类集合。
2 基于全域监测的储罐底板腐蚀多声源识别方法
2.1 短基线平面网格拓扑阵列
对于一个声发射源，其强度不同发出的声波触发传感器数量也不同。声波按照由近及远的顺序，依次触发声发射传感器。并且距离越近的传感器接收到的信号幅值越大，距离越远的传感器接收到的信号幅值越小。直到距离达到一定程度，声波的幅度无法越过门槛。这种触发时间和信号参数的差异性即可提供有关声源归属区域、强度、活度的信息。
依据声波相位阵列原理，与一声源距离相等的传感器接收到同一事件声信号的时间相同，强度相等。如图1所示，若声源在两传感器的中垂线上，即r1=r2处，由于声波到达两传感器的距离相同，到达两传感器的时间相同，信号强度相同；当声源与两传感器距离r1
图1 声源与两传感器相位阵列
采用更为灵活的短基线阵列系统，每个基阵由包括一个以上的传感器构成。将接收到同一声源发生的同一声发射事件信号的传感器划分为一个基阵中的基元，可见基元的归属是由声发射事件决定的，同一个声发射传感器在不同事件中可能属于不同基阵。对一个基阵中传感器接收到的信号触发时间和参数特征进行两两比较，任意两个传感连线的中垂线所划分形成的区域即为声源判别归属区域，进而形成储罐底板短基线平面网格拓扑阵列(简称“网格阵列”)。通过对基阵中多组传感器接收到的同一声发射事件的信号的判别，可以缩小该声发射事件的所属区域，更加准确的识别声源的归属网格，识别声发射源。储罐内部放置不同传感器数量，将形成不同的网格阵列，例如罐外布置6个传感器，罐内中心布置1个传感器，即形成1-6阵列如图2所示；也可形成其他传感器阵列方式，对几种典型的阵列传感器进行坐标表示，见表1，底板半径设为R0，由外至内进行编号，第一层传感器总数为n1，第二层传感器总数为n2，第三层传感器总数为n3，传感器编号为i(i=1,2,3…n)，中心坐标为(0,0)。
图2 1-6储罐底板短基线平面网格拓扑阵列
2.2 基于全域监测的储罐底板多声源识别
针对时差定位方法的应用情况，即一个声发射事件需3个及3个以上传感器收到声发射信号，才可以形成定位，没有形成定位的声发射源事件便被丢失，而腐蚀信号较弱，声发射波仅触发一个传感器的情况较多。并且由于声波传播的复杂性，定位点不能准确反映声源位置，仅是对于储罐底板腐蚀状态的评估具有参考意义。以及区域定位对于同一声发射源事件的重复定位问题。基于全域监测的短基线平面网格拓扑阵列声发射源识别方法，综合多声源信号辨识方法，考虑腐蚀声发射信号特性，鉴于声源强度不同导致的声波触发传感器的几种情况，实现声发射源的全面识别。
表1 传感器坐标
2.2.1声波触发1个传感器
若某一声发射源强度较低，发出的声波仅触发7号传感器，则该声发射源与其他1-6号传感器的距离均较7号传感器远，则该声发射源属于AHIJKE区域；同理，若某一声波仅触发1号传感器，说明该声发射源与2-7号传感器的距离较1号传感器远，则该声发射源属于GAEF区域。
2.2.2声波触发2个传感器
若某一声源强度稍低，发出的声波仅触发1号和7号传感器，说明该声发射源与2-6号传感器的距离较1号和7号传感器远，应在被触发传感器之间的区域。则当1>7时，该声发射源属于AED区域；当7>1时，该声发射源属于ABE区域。同理，若某一声波仅触发1号和2号传感器，说明该声发射源与3-7号传感器的距离较1号和2号传感器远，应在被触发传感器之间的区域。则当1>2时，该声发射源属于ADG区域；当2>1时，该声发射源属于AGL区域。由两个传感器判别形成的声源识别区域较一个传感器的范围缩小了，因此当声发射波触发n个传感器，组成多组判别时，声发射源的所在区域将被限定在更小的范围，实现更精细的识别。
2.2.3声波触发n个传感器
对于强度较高的声发射源，发出的声发射波会触发n个传感器，通过判别，可以将声发射源识别在某一网格。储罐底板腐蚀全域监测的传感器阵列方式不同，基阵中基元对网格内声源的识别逻辑不同，平面网络拓扑结构的识别能力也不同。一个网格的判别由围成该网格的中垂线的传感器所接收的信号决定。对平面网格拓扑阵列的识别能力进行分析，识别比例P=S网格/S储罐底板，识别比例越小，能够识别的网格区域面积越小，识别精度越高，所达到的识别效果越好；反之，识别比例越大，所识别的网格区域面积越大，识别精度越低。由于网格由传感器的中垂线围城，识别逻辑即为这些传感器接收到的信号强度的判别。根据传感器坐标，储罐底板半径R0，可以求出所识别网格面积为关于R0的表达式，从而求出识别比例。最大识别比例与最小识别比例的比为该阵列的识别不均匀系数k，k=Pmax/Pmin。
可以通过适量增加传感器数量来提高识别效果。但并不是越多越好，数量的增加可能会导致不均匀系数变大。同时，对于不同声源，接收到信号的传感器数目增加，会导致多声源辨识的难度增大。可根据实际情况选择阵列。首先要进行储罐底板腐蚀多声源辨识，对同源信号聚类，再利用短基线平面网格拓扑阵列，将储罐底板划分成若干网格，从而基于全域监测的储罐底板腐蚀声源识别方法，对同源同事件声发射信号进行判别，可为储罐底板的腐蚀声源找到归属网格，实现声发射源的识别。
该方法解决了储罐底板腐蚀声发射信号较弱，声发射信号难以获取，声源所在位置难以确定的问题。不会存在声源的漏识别现象，针对声发射波触发传感器数量的不同情况，实现声源所属区域的判别，为储罐底板维修决策提供更可靠的依据。
3 模拟储罐底板多声源辨识实验
3.1 实验对象和实验系统
采用常压立式储罐底板常用材料Q235碳素结构钢所制成的圆形钢板，其直径为900 mm，厚度为8 mm；选用美国PAC公司生产的DP3I型传感器，以及集成化更高、更适用于压力容器检测的第3代全数字化系统。结合本文实验所采用的材料及结构尺寸，经过多次实验测试，最终设定系统有关参数PDT为300 μs，HDT为600 μs，HLT为1 000 μs。由于本实验的定位声源来自于2H(0.5)断铅模拟声源，因此检测门槛设为中灵敏度范围的40dB。
按图2的传感器阵列方式，采用1-6阵列，将6个传感器均匀耦合在圆板外围，在圆板中心耦合1个传感器，实验中各传感器坐标见表2。在储罐底板上表面随机断铅3次，记录并保存各次断铅位置及各传感器接收到的信号幅度，如表3所示。
表2 实验中的各传感器坐标
表3 3次断铅位置及各通道接收信号幅度
3.2 实验结果与分析
同源信号聚类。设3次断铅声源信号最先收到信号、第二收到信号、第三收到信号的前3个传感器接收信号集合分别依次为{aa，ab，ac}、{ba，bb，bc}、{ca，cb，cc}、利用相关系数法进行相关分析，其相关性如图3和4所示。
通过对信号进行谱分析发现，断铅信号在30 kHz处功率谱密度最大。由图3(a)～(c)可知aa，ba信号在30 kHz处相关系数最大，即相关性更大，故把aa和ba信号归于同一聚类C1，即aa、ba∈C1。
图3 3个不同声源信号相关性
图4 2个不同声源信号相关性
同理，由图4(a)、(b)可知ab，bb信号相关性更大，故把ab和bb信号归于同一聚类C2，即ab、bb∈C2。显然ac和bc信号归于聚类C3，即ac、bc∈C3。然后再进行3通道信号集合{ca，cb，cc}的判别，经分析{aa、ba、ca}∈C1，{ab、bb、cb}∈C2，{ac、bc、cc}∈C3。
应用相关分析将3组断铅信号成功分离，表明该方法可以将同一声源发出的同一声发射波形成的声发射信号划分为一类，实现储罐底板腐蚀同源声发射信号的同源聚类。对采集到的声发射信号进行相关分析，根据功率谱密度，将相关系数最大的即相关性最大的信号划分为一类，即可将特定时间内的同一声源信号聚为一类，形成一个事件。多声源信号聚类的完成表明该方法可以实现多声源的辨识，这为声源的识别和评估提供了基础。
再应用短基线平面网格声源识别方法，确定每个事件发生于哪个网格。对分成3组的信号进行网格归属判别，依据网格识别方法，对照图2中的网格阵列，1#声源归属于网格ABC，2#声源归属于网格DEF，3#声源归属于网格BCE。表现为与声源位置一致。
4 结语
储罐底板腐蚀声发射信号属于弱信号，针对底板中央区域腐蚀声源信号难以获取、声源识别漏判或误判的问题，提出基于全域监测方法储罐底板腐蚀多声源信号辨识方法、声源识别方法，得到如下结论：
a)建立基于相关分析的同源信号聚类方法，该方法可以实现储罐底板腐蚀多声源信号的辨识，即判断哪些信号来自同一声源，为基于声发射全域监测的储罐底板腐蚀短基线平面网格声源识别提供依据。
b)建立短基线平面网格拓扑阵列，基于声波相位阵列原理，综合多声源信号辨识方法，形成基于全域监测的储罐底板腐蚀声源网格识别方法。该方法能够实现对储罐底板不同强度声源(强度不同的声源，发出的声波触发传感器数量不同)的有效识别，可对储罐底板进行更为精细的网格化管理，对判断声源集中度具有一定意义，为储罐底板腐蚀严重度评估提供依据。
