中俄天然气管线的光纤预警系统数据处理方法

林晓晖， 李 刚， 曾科宏， 杨文明

(中国石油天然气管道通信电力工程有限公司， 河北 廊坊 065000)

光纤管道安全光纤预警系统(光纤预警系统)采用相干瑞利分布式振动光纤传感方案，综合了超长距离光纤传感技术、信号检测、信号处理和识别等多个领域，利用光纤作为分布式传感器拾取管道沿线的土壤振动信号，通过对检测信号的处理和分析，可以检测管道沿线发生事件的情况，给出危害管道事件的时间、位置信息[1-3]。在管道保护设备中，管道安全光纤预警系统担当了管道“顺风耳”的角色。到目前为止，该系统已成功应用在约5 000 km的石油、天然气管道中，地质地貌包括了沙漠、戈壁、平原、林地等，为设备使用方提供了大量的事件信息，阻止了多起潜在的管道危害事件，有效提升了管道的安全系数。

目前系统普遍采用了脉冲干涉的方案[4-5]，该方案从技术上把光缆分割为上千个等效独立传感器，具有定位准确度高、抗干扰能力强的特点。由于等效传感器数目太多，对每个传感器需要独立处理，所以对系统计算量要求较大。对光纤管道安全光纤预警系统信号处理，目前普遍采用了差分处理的方式[6-8]，即后一帧信号减前一帧信号，在有土壤振动的位置由于变化剧烈会形成一个尖峰，如图1所示。天津大学在平均算法的基础上提出了一种新的移动平均算法，该算法计算量少，差值信号探测使得灵敏度有所提高[6]。电子科技大学提出基于时间序列奇异谱特征振动检测方法，能有效匹配出声波和瞬时噪声的干扰，但在实际应用中，由于运算量较大，难以保证高定位准确度时系统的实时性，甚至有漏检的可能性。

图1 差分方法检测土壤振动

首先分析普遍使用的差分算法，对算法的优势和劣势进行了阐述，分析差分算法提高灵敏的条件，介绍一种新的灵敏度提升算法，并在现场试验中验证新算法的有效性。

1 差分算法分析

目前，对相干瑞利分布式振动传感信号检测部分普遍采用差分的方式[8-9]，即后一帧信号与前一帧信号相减，检出振动信号。为了讨论差分算法对信号的影响，以白噪声为例，分别从时域和频域对差分前后的信号进行对比。算法步骤如下：

1)以全频段的白噪声信号为参考信号，生成长度为5 s，方差为1的白噪声信号, signal=randn(1，L)，并用FFT求得白噪声频谱。

2)以上述白噪声为基础，生成差分信号，signal_dif_0=signal(n+1)-signal(n)，并用FFT求得白噪声频谱。

上述信号采样率为1 000 Hz的，差分前后时域、频谱如图2所示。

从图2白噪声信号和差分后信号的时域图中可以看出，差分后时域信号幅值有所升高，经过计算，白噪声信号方差为0.999，差分后信号方差1.99。由此说明差分可以带来信号幅值的提升，但是幅值的提升并不能代表信号质量的提高。普通意义上，白噪声意味着系统干扰，是要抑制的信号组成部分。

图2 白噪声信号和差分后信号的时域信号(左)、频谱(右)对比

图2(c)白噪声和差分后信号的频谱图中，白噪声频谱代表白噪声在各个频率均有分量，且幅值基本均匀。白噪声差分后频谱从低频到高频依次升高；在低频处差分信号频响明显低于白噪声频谱线，说明差分算法对低频信号具有抑制作用；在高频处差分信号频响明显高于白噪声频谱线，说明差分算法对高频信号具有增强作用。大概在170 Hz左右，两条曲线相交，是抑制信号和增强信号的分界处。

可以得出结论，对于白噪声，高频增强起到主导作用，导致时域信号幅值升高。光纤预警系统系统采集的信号中包括土壤振动信号和噪声信号，在抑制信号频段，土壤震动信号和噪声同时得到了抑制，在增强频段，土壤震动信号和噪声同时得到了增强。下面利用信噪比衡量信号质量的变化，定性分析差分算法对信号信噪比的影响，寻找差分信号提高信号信噪比的条件。

根据白噪声频谱和差分频率响应图的交点，在频域上把信号分为增强区域和抑制区域，定义增强区域信号能量为Hs，增强区域噪声能量Hn，抑制区域信号能量为Ls，抑制区域噪声能量为Ln，则光纤预警系统采集的原始信号信噪比为

SNR1=10lg[(Hs+Ls)/(Hn+Ln)]

(1)

定义在整个增强频段等效增强比为m(m>1), 整个抑制频段等效抑制系数为n(0

SNR2=10lg[(mHs+nLs)/(mHn+nLn)]

(2)

若要求SNR2>SNR1，则要求

(3)

通过公式变换得到，需要要求：

(m-n)HsLn>(m-n)HnLs

(4)

由于m>n，可以把(m-n)从公式两端舍去，得到最终形式，如果要求SNR2>SNR1，必须要求

(5)

由式(5)可以得到，如果要求差分提高信噪比，改善灵敏度，要求增强区的信噪比高于抑制区信噪比。在此可以得到结论当前普遍采用的差分算法虽然计算方便，但是对信噪比的提升是有前提条件的。如果信号抑制区的信噪比增强区高，差分方法对信号探测起到负面作用。极限状态下，假设信号为直流信号，差分后信号会完全消失。

上述差分方式直接利用后一帧减前一帧，从频响图中可以看到低于170 Hz的信号处于抑制区，由于土壤信号中低频也占有较大的成分，为了把增强区和抑制区的交点向低频处移动，还会对原始信号进行隔点差分，下面分别分析隔1点差分，隔2点差分，隔3点差分的频率响应，为了区别上述差分方式成为直接差分。

首先以采样率1 000 Hz，时长5 s，方差1位生成白噪声信号signal(n)，然后隔多点差分：

隔1点差分后信号

signal_dif_1=signal(n+2)-signal(n)

(6)

隔2点差分后信号

signal_dif_2=signal(n+3)-signal(n)

(7)

隔3点差分后信号

signal_dif_3=signal(n+4)-signal(n)

(8)

差分后频谱如图3所示。

图3 白噪声信号和隔多点差分的信号频率响应

可以看到隔多点差分后不同差分的频率响应有不同的增强区域和抑制区域：直接差分频响从低到高一直升高；隔一点差分对中频部分增强明显，对频谱两端起抑制作用；隔两点差分对于中频偏低以及高频区增强明显；隔三点差分有两个增强区域在频谱中心两侧呈对称分布。抑制区和增强区的第一个交点向低频移动。

利用式(1)～式(5)，可以得到隔多点差分处理方式对信噪比提升的条件与直接差分方式相同。要求增强区的信噪比要高于抑制区的信噪比。但是不同差分方式的增强区域和抑制区域频谱位置各不不同，所以信号的频谱分布对差分方式是否能够改善信噪比起到重要作用。这意味着信号频谱分布对差分方式的选择有指导意义。当信号主要分布在高频阶段时，直接差分对高频增强最大，对信噪比改善也最明显。当信号主要分布在中频时，隔1点差分增强效果最好，信噪比改善最好。

2 灵敏度改善算法流程

为了使系统探测灵敏度始终处于较高水平，需要对信号进行频率分析，不同的频率分布运用不同差分方式。根据图3，形成了在较高灵敏度下，峰值频率段和对应差分方式，如表1所示。

表1 峰值频率范围及高灵敏度差分方式

灵敏度改善的算法流程如图4所示。原始数据里经过预处理降噪后，首先进行频谱分析，确定信号频域分布特点。按照表1中的频率范围计算能量比重，计算得出比重最大的峰值频率范围，然后对应表1选择差分方法。

图4 灵敏度提升流程

3 灵敏度改善算法实验效果

灵敏度改善算法完成后，在中俄东线光纤预警系统最北端，黑河分输站到3#阀室间进行了测试。针对光纤预警系统现场常见事件进行了实验和数据分析，实验分为人工挖掘、机械施工、高速过车3组，定义没有测试时的本底信号为噪声，分别对比了原算法和新算法的灵敏度。实验结果如图5～图7所示。

图5 人为施工时域信号对比

图6 高速过车时域信号对比

图7 机械施工时域信号对比

图5～图7可以看出，3种类型信号通过新算法处理后幅值都明显的提高。平均幅值提高一倍左右，但是本底噪声水平也有所上涨。以没有事件时的本底噪声作为样本，信号信噪比提高情况如表2所示。

表2 新算法效果

4 结论

以信噪比作为衡量光纤预警系统灵敏度的标准，对当前普遍使用的差分算法进行了频谱分析和数学建模，分析差分算法有效性和信号的频率分布的关系。以白噪声信号和差分信号的频谱交点为界，把频谱区域分为增强区域和抑制区域。通过分析得出结论：差分方法能够提高信噪比的前提是增强区的信噪比高于抑制区信噪比。当信号主要成分处于低频状态时，差分方法甚至会降低系统灵敏度，对系统探测振动信号造成阻碍，差分算法失效。以此为基础，提出了一种灵敏度改善算法流程，克服了原有差分算法的缺点，应用后对光纤预警系统现场人为施工、机械施工、车辆通过3种信号的信噪比均有提高。新算法的应用，可以提高光纤预警系统灵敏度，扩大系统的保护范围。