燃气自动化监测管理系统设计研究分析

张鑫

[摘    要]目前，国内外有多种燃气管道泄漏检测方法。本文结合我国管道的现状，借鉴国际检测方法和计算机自动化仪表的实践经验，研究了长输天然气管道泄漏实时监测模型。基于无线技术的数据采集方案在结构监测、交通运输和环境研究等领域得到了广泛的应用。本文介绍了一种基于 GPRS 的远程数据采集与预报系统，该系统用于监测地下天然气管道沿线的地质灾害。现场数据终端单元（DTU）从安装在管道上的传感器采集数据，并通过 GPRS 模块将数据传输到控制中心的服务器，服务器处理数据在网站上播放并及时预测异常变化。

[关键词]燃气自动化;监测管理;系统设计与研究

[中图分类号]TP311.52 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）09–00–03

[Abstract]At present， there are many gas pipeline leakage detection methods at home and abroad. In this paper， combined with the current situation of China's pipelines， and the practical experience of international detection methods and computer automation instruments， the real-time monitoring model of long-distance natural gas pipeline leakage is studied. Data acquisition scheme based on wireless technology has been widely used in structure monitoring， transportation and environmental research. This paper introduces a remote data acquisition and prediction system based on GPRS， which is used to monitor the geological disasters along the underground natural gas pipeline. The field data terminal unit （DTU） collects data from the sensors installed on the pipeline， and transmits the data to the server of the control center through GPRS module. The server processes the data， plays it on the website， and predicts the abnormal changes in time.

[Keywords]gas automation; monitoring management; system design and research

1 長输天然气管道概述

随着我国经济的快速增长，天然气作为清洁能源需求量很大。由于管道系统是长距离输送天然气和流体产品最具成本效益的方式，因此它们对输送天然气、石油或石油产品非常重要。由于大多数长输管道穿越的是人烟稀少的荒凉地区，地质环境复杂，需要一个实时的灾害监测系统来获取管道周围的现场数据，预测可能存在的风险，以确保管道的安全，无线通信使这种远程监测系统成为现实。天然气用于燃料和电力生产，是一种重要的能源，可以用来替代世界上迅速消耗的石油供应。它既可以为工业提供电力，也可以用于家庭取暖。作为一种主要的便捷和高效的天然气输送方式，在过去的几十年里，为了输送这种宝贵的资源，已经建造了大规模的管道。这些复杂系统的安全运行非常重要，因为错误操作可能产生严重后果，如毒性、易燃性和爆炸速度。因此对燃气管道的安全运行和泄漏检测提出了越来越高的要求。由于天然气管道泄漏监测的重要性，引起了工业界和学术界的极大兴趣。渗漏检测的标准解决方案主要分为两大类：基于硬件的方法和基于软件的方法。

2 硬件燃气自动预警系统的分析与建立

2.1 研究背景

由于天然气具有易燃易爆的特性，天然气输送管道的失效对周围的人员和财产造成了威胁。根据实际情况建立由燃气泄漏模型、扩散模型、火灾爆炸模型组成的燃气事故预警模型入手，介绍了气象因素、人口密度等因素对燃气事故预警的影响。然后将预警模型与天然气管网地理信息系统相结合，构建天然气事故预警系统。视觉预警分析是通过计算后果得出的现状预警，为决策者提供了可靠的依据。地下输气管道一般蜿蜒超过1000多km，穿过高山和煤矿，穿过河流。滑坡、岩崩、地面沉降等地质灾害频繁发生，这些自然和人为因素严重威胁着管道的安全。过去不可能在有线长输管道上建立这样的监控系统，随着无线通信的发展，开展了基于GPRS的监控预报系统，该系统主要由两部分组成，一部分是管道附近的现场站，另一部分是控制室的数据分析中心。现场站点沿管道分布，由太阳能电池供电，负责现场数据采集和传输。污点传感器安装在管道上，同步测量管道张力，数据采集，又称数据终端单元（DTU），基于GPRS向控制中心的服务器发送数据。服务器保存现场不同测量部门发送的所有数据，软件处理和分析数据，报警和预测任何风险，运营商可以通过网站及时检查管道状况。

2.2 数据采集

野外（现场）站点沿管线分布，测量断面根据地质详查报告进行选取。每个站点都是独立的，分别向服务器发送数据。铁塔是现场站的主要部分，用于支撑和保护悬挂在空心铁塔上的数据采集箱。传感器电缆通过信号塔到达数据终端单元，GPRS模块在采集箱内，GPRS天线固定在采集箱上方，采集箱采用IP56级防水，避雷针保护整个电气设备免受风暴侵袭。每个野外监测站都是穿越危险区域的管道的一部分，沿管道分布着许多野外监测站，大多数像SCADA系统一样。

系统采用的振弦式应力计由于能耗低、抗噪声能力强等优点，在安全工程中得到了广泛的应用。传感器安装在管道上，保持同步变形，传感器的输出信号是频率。当管道在地质灾害等外力作用下发生变形时，应力计随着管道的变形而变形，输出频率也会发生变化。当管道被拉动时，应力计内的导线会松动，导致频率降低，而当管道被推动时，频率会增加。通过振弦式应力计反映管道变形，传感器输出信号反映管道周围环境的变化，每个传感器提供温度和频率信号。数据采集盒是该模块的主要部分，它包括数据终端单元（DTU）、GPRS模块、太阳能电池、电池管理模块（充放电）、电池等。由于管道沿线一般没有电力供应，所以太阳能电池用作能源，所有的设备都应该节能。GPRS模块根据服务器的指令发送数据。根据实际需要，操作员可以使用人机界面（HMI）修改采样率。在本项目中，我们选择了六个易发生地质灾害的区段，将现场数据发送到控制中心的服务器，保存在访问数据库中。操作员可以从网站上获取实时数据。GPRS模块与数据终端单元相连，基于RS-485通信。在系统运行之前，对模块进行编程并分配唯一的ID号，每个GPRS模块需要一个SIM卡。

2.3 中央控制服务器

服务器接收从现场站点发送的数据。首先，该系统作为一个监测平台，但其最重要的功能是预测地质灾害。利用组态软件在服务器端建立模型，生成监控、报警、趋势、报告等人机界面图片。项目在服务器中设置了警报限制，如果服务器接收到来自现场站点的异常数据，经过分析可以发出灯光、声音报警提醒操作人员，还可以方便地随时检查中心室管道的重要部分，为巡线员提供一些现场信息供参考。

3 软件燃气自动预警系统的分析与建立

3.1 研究背景

天然气对各国的经济发展和环境保护具有重要意义。目前，随着使用寿命的延长，管道普遍存在不同程度的老化现象。为了确保天然气在用气高峰期的安全高效输送，必须对管道缺陷进行智能诊断。人工神经网络被认为是最强大的工具之一，已经应用于生活的各个方面，包括故障诊断、趋势预测、剩余寿命分析等。该算法通过训练新的样本来实现更新学习，以适应新的情况，并且具有较强的泛化能力和容错能力。在神经网络模型中，80 %～90 %的神经网络模型使用反向传播（BP）神经网络或其变种。可以看出，BP神经网络是神经网络中最有价值和最完善的部分。同时，BP网络是前馈网络的核心部分，是人工神经网络中应用最广泛的算法。然而，BP网络也存在收敛速度慢、收敛精度低、网络结构不确定等缺点。另外，网络结构的选择、初始连接权值和阈值的确定对网络训练有很大的影响。本质上，BP神经网络是一个非线性的最佳化问题，它可以找到一组最优的网络权值和阈值来最小化误差函数。但由于初始连接权值和阈值的随机选取，使得神经网络结构具有很大的不确定性。因此，有必要采用智能优化算法对权值和阈值进行优化。现有的优化算法基本上可以分为两大类：传统的优化算法和元启发式算法。传统的优化方法只能处理光滑或可微目标函数的优化问题。如果出现复杂的非光滑不可微目标函数，传统的优化方法显然是无能为力的。与传统的优化方法相比，元启发式算法可以解决传统方法无法解决的技术问题。经过20多年的发展，元启发式算法已经成为主流的智能优化算法。花粉传粉算法是近年来引入的一种特别强大的算法。这个想法来自于自然界有趣的花朵授粉过程。该算法是一种新的启发式群体智能优化算法。与其他算法相比，FPA算法具有实现简单、参数设置少、收敛速度快、收敛精度高等优点。因此，该算法已被广泛应用于各个领域，包括太阳能光伏组件的参数估计、工程结构设计问题、医学图像分割问题、低压网络中的传输变压器布局、多目标动态经济调度问题、短期水热调度问题等。当然，FPA算法也存在早熟、优化精度低和搜索效率低的问题。

天然气的生产和消费往往相距甚远。我国长输管道都存在不同程度的老化。为了保证天然气管道的高效输送，管道缺陷的智能诊断显得尤为重要。其中，变电站是长输管道的重要组成部分，其主要功能是对需要天然气的压力进行过滤、测量和调节，以保证天然气的日常供应。本文通过对现场管道和实验室管道采集到的缺陷信号、划痕缺陷信号和正常信号的分析，实现了缺陷信号、划痕缺陷信号和正常信号的智能识别。

3.2 模拟系统设计

首先，对管道燃气泄漏状态进行动态模拟，得到泄漏状态、管道终点压力、流量、温度随时间的变化趋势。然后，通过运行燃气管道泄漏检测仪，获得管道运行参数的泄漏检测和分析，从而确定管道是否存在泄漏、泄漏位置和泄漏大小。检漏工作分为100级，进行了3h。数据采集系统的时间间隔为3s。管道的步长为1km。在这些实验程序的基础上，首先，通过管道模拟功能的检测系统输入模拟检漏系统，然后根据输入模拟得到的检漏过程和测试结果来确定管道的泄漏位置。

对于这三种故障模式，分别采取了30组样本，以获得样本熵的均值和方差，发现正常管道信号的IMF样本熵基本大于缺陷信号的IMF样本熵。这是由于不可避免的低强度信号干扰，如噪声、振动等，在正常管道检测中，导致信号复杂度增加。在带缺陷的管道检测中，缺陷的信号强度远远大于干扰信号，导致信号分量的简化和各IMF样本熵的降低。可以看出，IMF样本熵可以作为每种故障模式的特征向量，用于管道状态的模式识别。对15个基准函数的测试结果表明了IFPA优化算法的优越性。由于将IFPA优化与BP神经网络相结合，优化精度极高。因此，将其应用于天然气管道缺陷信号的智能诊断是有效的。本文以30组正常信号、30组凹坑缺陷信号和30组划痕缺陷信号为训练样本。同时，采用与原始信号高度相关的IMF分量作为IFPA-BP模型的输入矢量，以法向信号S1（100）或坑信号S2（010）或划痕信号S3（001）作为输出矢量。对于正常管道信号S1，三种算法的识别率均为100 %，由于低强度干扰噪声与缺陷信号噪声有明显的区别，因此易于区分。而坑信号S2和划痕信号S3与正常信号完全不同，BP神经网络的识别率分别为70 %和53 %，fpa-BP算法的识别率分别为91 %和81 %。其原因是BP网络算法容易陷入局部极小值。虽然FPA-BP算法的识别率有所提高，但S3信号的识别率仍低于90 %，因此FPA算法的优化能力不足。

为了保证天然气管道的稳定、连续、高效运行，必须采用可靠的天然气管道智能诊断技术。BP网络是神经网络中最基本、最完善的部分，在神经网络中应用最广泛。但BP网络收敛速度慢，容易陷入局部极小值。作为一种启发式进化智能算法，FPA的性能优于传统的启发式智能算法，如遗传算法和粒子群算法。考虑到15个基准函数的复杂性和适用性，提出了智能算法性能评价公式WS。WS评价结果表明，IFPA算法的总分高于FPA算法，也高于其他算法。因此，本文将优越的IFPA算法与BP算法相结合，对管道缺陷进行智能诊断。采用BP算法、FPA-BP算法和IFPA-BP算法对正常状态、凹陷缺陷和划痕缺陷三种信號进行识别。

4 结语

综上所述，燃气供气系统的安全非常重要，如果系统出现一点小故障，如果不及时处理，将会严重危害到人们的生命财产，管网中的多个调压站、配气站，都需要有人值班，部分无人值班，整个系统需要实时监测，对故障和事故进行预测，需要采取应急措施，防止事故进一步扩大，要完成这些任务，就需要对控制系统中的各种仪表、仪器、设备等软硬件系统的灵敏性、稳定性、可靠性、准确性和实时性都提出很高的要求。

参考文献

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