高精度实时监测输油管道漏失报警系统G300设计

赵璐 熊森 贾先

近年来，油田打孔盗油、腐蚀穿孔等输油管道泄漏事故频繁发生，由此带来了经济损失及环境污染的严重后果，为此进行了输油管道的在线监测系统研究。研制的G300管道泄漏监测报警定位系统采用自适应滤波算法和现代数字信号处理技术、模式识别算法，极大地提高了定位精度，降低了漏报率和误报率。可针对所监测管段全天候实时监测，对管道运行中发生的泄漏等异常事件进行报警、定位。与GPS为核心的定位导航系统及精确的管道电子地图相结合，可及时准确找到泄漏现场，使管道泄漏损失降到最低。试验结果表明：最小泄漏孔径为3 mm，泄漏点平均定位精度小于10 m，泄漏报警时间小于15 s，没有出现漏报情况。研制的系统可为油田输油管道的在线监测提供技术支撑。

管道漏失报警系统；流量平衡；压力波；次声波；泄漏定位

Design of G300 High-Precision Real-Time Monitoring and Alarm

System for Oil Pipeline Leakage

In recent years，oil pipeline leakage accidents resulted from perforating to steal oil and corrosion perforation have occurred frequently in oilfields，resulting in serious economic losses and environmental pollution.Therefore，an on-line monitoring system for oil pipeline was studied.The G300 pipeline leakage monitoring and alarm positioning system developed in the paper adopts adaptive filtering algorithm，modern digital signal processing technology and pattern recognition algorithm，greatly improving positioning accuracy and reducing missed and false alarm rates.The system can monitor the monitored pipeline section in real time and any kind of weather，and provide alarms and location for abnormal events such as leaks that occur during pipeline operation.Combined with positioning and navigation system that takes GPS as the core and precise pipeline electronic map，the system can timely and accurately locate the leakage site，minimizing pipeline leakage losses.The test results show that the minimum leakage aperture is 3 mm，the average positioning accuracy of the leakage point is less than 10 m，the leakage alarm time is less than 15 s，and there are no missed reports.The developed system provides technical support for on-line monitoring of oil pipelines of oilfields.

pipeline leakage alarm system；flow balance；pressure wave；infrasound wave；leakage positioning

0 引 言

管道运输作为常见的油气运输方式，具有运输量大、安全节能等特点。“十四五”时期我国油气管网将全面实现物理互联互通，预计到2035年我国还将新增天然气管道建设总里程约6.5万km，新建原油管道约2 000 km，成品油管道约4 000 km。

管道输送具有高压、易燃及易爆的风险，对长输管道的安全管理非常重要。泄漏是长管道运输中最重要的安全隐患，容易导致火灾、中毒和爆炸等严重事故［1-2］。输油管道的钻孔偷油、腐蚀穿孔都会造成频繁泄漏事故，以此带来生产经济损失和环境严重污染。先进的管道在线监测技术可以及时发现泄漏，迅速采取措施，从而大大减少盗油、漏油事件的发生，产生良好的经济效益［3］。因此，研发出具有特色的高精度实时管道泄漏报警系统势在必行。

1 研究背景

1.1 国内外研发现状

当前，国内外研发输油管道漏失报警系统的厂家众多，国外主要的制造商有英国ATMOS公司［4］、美国ASI公司等。核心技术是通过选用流量计和压力变送器配合相关算法判断泄漏和确定其位置［5-6］。这类产品在国内的吐哈油田、胜利油田、塔北气田均有部分使用。由于产品价格较高且没有针对国内的特殊需求进行定制，致使在国内各大油、气田未能推广普及。

国内主要的制造商有陕西西安佳晖科技有限公司、河北廊坊市蓝德采油技术开发有限公司、上海贝加莱工业自动化有限公司、北京中计新业科技发展有限公司等。国内厂家多在采用流量计、压力变送器的基础上增加了次声波传感器，以实现泄漏报警、定位。在泄漏判断和定位方面，国内产品与进口产品存在较大差距，技术研发及产品性能仍需进一步提高［7］。国内外3家系统技术性能对比如表1所示。

1.2 管道泄漏检测与漏点定位方法

1958年，第一条长输管道克-独线的建成使我国长输管道建设进入了新的发展时期。国内管道石油运输发展了60多年，泄漏检测技术的研究起步于20世纪90年代，总体上处于国外引进、研制开发的阶段。鉴于国内在该领域已有的技术水平［8-9］，利用综合检测技术能够解决石油管道的实时监测、泄漏报警等问题，归纳起来较为成熟的技术主要有以下3种［10-11］。

（1）流量平衡法。这种方法将流量计安装在长输管道的入口和出口处，实时检测和记录进、出口流量，并定时对比。当检测到两边产生流量差时，立刻报警。该方法的不足之处是不能准确定位泄漏点位置。当泄漏发生时，则需要花费大量的时间，依靠人力查找出泄漏点。

（2）负压波法。当输油管道发生泄漏时，由于管道内外的压差，泄漏点处流体迅速流失，压力下降，泄漏点两边的油液在压差作用下向泄漏点处补充。该过程依次向上、下游传递，泄漏点处产生了以一定速度传播的负压力波。根据泄漏时产生的瞬时压力波在上下游管道传播的时间差和管内压力波的传播速度计算出泄漏点的位置。

（3）次声波法。将次声波传感器安装在管道出、入口处。发生泄漏时，管道的压力平衡被破坏，导致管道中液体弹性释放而引发瞬时声波震荡。声波从泄漏点沿着管道流体以声速向两侧扩展，此时次声波传感器检测到声波信号。管道泄漏监测系统对传感器获得的声波信号进行处理，消除管道的噪声并抑制其在该过程中产生的干扰。实时筛选、分析声波信号，确定是否发生泄漏现象。根据声波信号到达管道两端泄漏监测仪的时间差，计算出发生泄漏的具体位置。

2 G300管道泄漏报警系统设计

2.1 系统工作原理

该管道泄漏监测报警定位系统是以次声波法、负压波法、流量平衡法3种原理综合分析、判定的报警、定位系统［12-13］。该系统在负压波法和流量平衡法的基础上增加目前最先进的次声波技术，采用先进的自适应滤波算法和现代数字信号处理技术、模式识别算法，极大地提高了定位精度，是多学科交叉融合技术的系统，其可靠性和准确性得以提高。该系统能够实现对所监测管段全天候实时监测，对管道运行过程中发生的泄漏等异常事件进行报警、定位，灵敏度、定位精度高。结合GPS为核心的定位导航系统及精准的管道电子地图，管理部门可以及时准确地定位泄漏现场位置，降低因管道泄漏等异常事件造成的经济损失［14］。

该G300管道漏失报警系统以数据曲线界面作为可视化管理的基本操作界面，形象地为生产管理人员提供管道运行数据，对泄漏等情况及时报警，提供定位信息，及时记录存储。通过查询界面可以任意查询各管道运行历史数据、报警记录等信息。

2.2 系统整体结构

输油管道漏失报警系统主要由数据采集系统、数据通信系统、终端分析处理系统3部分组成［15］。系统结构框图如图1所示。

2.2.1 数据采集系统

安装在首、末站的数据采集系统高速采集2站所需数据，实时接收管道运行中产生的异常次声波、流量及压力信号，进行预处理、压缩及打包后通过通信系统单元发送到终端处理系统。该部分由传感器、GPS模块、同步采集卡、工控机及采集软件等组成。

2.2.2 数据通信系统

数据通信系统包括有线通信（电话或网络）或无线通信（数传电台、5G移动网络、无线网络），将数据采集系统预处理后获得的数据准确、高速地传送到终端处理分析和报警系统。

2.2.3 终端分析处理系统

终端分析处理系统对接收到的首、末站信息进行分析、处理计算，确定泄漏时间、位置和泄漏量，并迅速发出声、光报警提示。系统界面友好，可实时显示所监测管道段压力、流量曲线和数据，在首、末站同步进行GPS采集通信。

2.3 系统主要功能

系统主要满足以下功能特点：

（1）采用多种方法相结合的监测判断方法，确保系统的高可靠性、高精准度。

（2）实现24 h实时监测，管道运行数据同步显示，并以数字和曲线方式呈现。

（3）60 s内对管道发生泄漏或异常事件发出声光报警，提示并给出具体泄漏位置。

（4）电子地图显示简明、清晰、精准。

（5）通信方式灵活，根据现场情况选择有线和无线2种方式。

（6）管道运行数据、报警、操作记录永久存储，随时可查询，便于管理。

（7）系统界面友好、操作简单，便于现场人员使用。

（8）系统具备远程访问功能，可异地进行查询及系统维护（用户允许的情况下）。

3 系统的硬、软件及算法设计

3.1 系统硬件设计

针对系统的功能，对系统的硬件进行了设计。选用了合适型号的机柜、工控机、显示器、多功能采集卡、4G DTU、GPS、压力传感器、流量传感器及声波传感器等搭建输油管道漏失报警系统的硬件系统。主要的硬件设备及仪器仪表如表2所示。

3.2 系统软件设计

3.2.1 概述

该系统对输油管道进行24 h实时监控，及时反映各管道压力变化、次声波变化、累计流量、瞬时流量和温度等参数。如果发现盗油、漏油等异常情况，第一时间报警，系统将自动保存异常压力曲线和各种参数在数据库中，以便随时查看、分析、打印。系统定位显示漏失点的电子地图。根据现场的需求，本系统具有值班管理、事件记录及查看等功能。

3.2.2 模块结构

针对输油管道漏失报警系统的功能，设计了该系统的软件模块结构，系统的软件模块结构如图2所示［16-17］。

系统的软件各模块功能如下：

（1）系统参数初始化。硬件初始化，包括IO口、AD采集、定时器参数等。

（2）GPS同步。通过GPS授时模块的精确授时功能，同步工控机的系统时间，从而满足系统精确定位算法的要求。

（3）数据采集、分析。采集卡实时、高速采集压力变送器、次声波传感器和流量计的信号，并给实时数据打印上时间标签；对实时数据的数据类型进行分析，通过负压波法、次声波法、流量平衡法对管线是否泄漏进行判断。

（4）数据交换。主要实现实时数据状态曲线的展示、网络传输状态的监控、用户操作记录的保存、数据的统计、用户权限的分配等。

（5）异常数据存储。由于数据量比较大，所以需要将采集到的数据实时存储到工控机上，包括瞬时流量、管线压力、次声波信号和数据采集日期等，方便现场问题查找和维护。

（6）用户操作。用户在操作界面上可任意查询各种管道运行历史数据、报警记录等信息。

3.3 系统处理算法设计

3.3.1 流量计信号处理算法

该系统的流量处理算法综合了瞬时流量、累计流量处理算法。

（1）瞬时流量处理算法。将管道两端同一时刻的瞬时流量采集值相减得到差值，根据时间点采用概率统计方法找出在无泄漏和调阀的情况下差值的一个合理范围，将最大值设为阈值。最后，将每次差值与阈值进行比较，如果50个样本点的差值分布在阈值范围外的概率在80%以上，则可判定管道出现泄漏，进而结合压力波曲线进行综合判断。

（2）累计流量处理算法。当瞬时流量处理算法不能准确地判断缓慢泄漏时，则需要借助累计流量进行判断。对管道两端的累计流量进行实时采集，正常情况下两端的差值应该接近于0。因流量计精度误差，所以实际情况下累计流量差值通常不是0。统计不泄漏累积流量差值的概率分布，找出正常的阈值范围。如果两条曲线之间的距离越来越大，就能判断存在泄漏，再结合压力波参数就可以确定是缓慢泄漏或突发性泄漏。

该输油管道漏失报警系统G300设计中使用的流量法算法的基本原理为入口流量和出口流量平衡。但由于仪表偏差、管道膨胀等因素的影响，在管道正常运行过程中往往导致入口流量和出口流量无法达到平衡状态。现场实际流量如图3所示。在管道实际运行过程中，入口流量和出口流量通常处于不平衡的状态，如果仅利用现场仪表的流量差对管道是否发生泄漏进行判断，就需要将仪表灵敏度大幅度降低才能减少系统的误报警次数。

系统在对流量表进行处理之后的仪表示意图如图4所示。通过数学算法上的处理，结合降噪滤波的技术方法，可以大幅度提高系统的灵敏度，同时降低系统的误报警的次数。

系统使用的流量平衡算法是真正意义上的流量平衡算法，并且能够不通过人工判断自动报警并定位。系统使用的流量平衡法可对管道的工况进行如下2个阶段的处理。

（1）稳态工况处理。系统在进行流量平衡计算的过程中，通过参数的配置，会自动对现场的仪表偏差进行纠正和补偿；通过模型的计算，对管道变形造成的管容变化进行补偿；通过概率统计分析的原理，结合流量的不平衡，对管道可能发生异常的概率进行计算，当发生概率大于99%时，系统自动进行报警。

流量计实际误差与纠正后的误差分布如图5所示。图5中上方图展示了在系统对现场数据进行采集后，自动计算的流量计量的偏差；下方图则展示了经过参数调整后，将流量计计量偏差调整成线性关系的图形。

（2）瞬态工况处理。当管道处于瞬态情况下流量不平衡状态时，通过增压和降压的仿真模型计算，可对该类不平衡进行补偿，从而确保即使管道处于瞬态时发生泄漏，依然能够被快速发现并定位。图6为流量平衡分析界面图。图7为流量平衡算法处理流程图。

通过算法的分析，判断出压力波的传播方向、音波的频率特质、压力波的变化强度及管道流量平衡的特性，区别管道工况与泄漏工况的不同。当管道发生泄漏时，生成泄漏报警，并且确定泄漏位置。在报警事件发生之后，软件将报警信息通过OPC协议传递至人机界面进行显示。

3.3.2 压力波信号处理算法

系统中的压力变送器快速反应管道系统压力变换，采用NI公司的6210采集板采集压力信号，同时再打上时间标签，压力原始信号如图8所示。原始波是含有泄漏信号、环境噪声等信号的混合波形。波形呈现杂乱无章，无法直观的反应泄漏信号的特征［18］。

为了更好地分析原始压力波，通过快速傅里叶变换（FFT），在频域对原始压力波信号进行分析。FFT的计算公式为：

式中：x（n）为输入的离散数字信号频率序列；WN为旋转因子；X（k）为一组k个点组成的频率成分相对幅度。

一般情况下，假设x（n）来自低通采样，采样频率为fs，那么X（k）表示了从-fs/2频率开始，频率间隔为fs/N，到（fs/2）-（fs/N）截止的N个频率点的相对幅度。因为离散傅里叶变换（DFT）计算得到的一组离散频率幅度实际上只在频率轴上呈周期变化，即X（k+N）=X（k），所以任意取N个点均可以表示DFT的计算效果。负频率成分比较抽象，难于理解，根据X（k）的周期特性，于是又可以认为X（k）表示了从零频率开始，频率间隔为fs/N到（fs/2）-（fs/N）截止的N个频率点的相对幅度。通过FFT得到原始信号的频谱特性曲线，如图9所示。

通过波形频谱特性找到泄漏信号特征，构造带通数字滤波器，拟采用椭圆滤波器。椭圆滤波器具有通带等纹波，阻带下降快等特点，幅值响应在通带和阻带内都为等波纹。对于给定的阶数和波纹要求，椭圆滤波器能获得较其他滤波器较窄的过渡带宽，因此，椭圆滤波器最优。其关于复频jΩ的振幅平方函数为：

式中：RN（x） 是雅可比（Jacobi）椭圆函数；ε为与通带衰减有关的参数；Ω为截止角频率，rad/s；Ωp为抽样角频率，rad/s。

在构建椭圆滤波器时需要确定如下滤波器参数：椭圆滤波器最小阶数，椭圆滤波器通带截止角频率，椭圆滤波器阻带起始角频率，通带波纹（dB），阻带最小衰减（dB）。这5个参数的给定就可以确定滤波器的阶数。通过椭圆带通滤波器对原始信号进行滤波，信号重构后的波形如图10所示。根据图10就能更好地分析出有无泄漏信号。次声波也采用相同的方法进行处理、判断。

该系统设计中使用的压力波检测算法中数据采集单元直接采集现场数据的模拟量信号，并在本地进行滤波和降噪的处理。数据采集单元将本地信号处理完毕后，通过网络上传至泄漏检测中心站服务器，从而提供数据以备系统对信号进行分析。泵和其他外界压力信号的影响会在第一步就从系统中被移除。图11为包含泄漏的原始压力信号。图12为系统处理后的信号。

针对数据采集单元处理的原始数据信号，本系统通过将管道两端的这些信号合并分析，生成3D（压力、时间、位置）压力图形，如图13所示。根据图13可以明显判断白圈内为泄漏点。图14为3D图形界面。

3.3.3 音波信号数据处理算法

音波是由压力在介质中不停地变化而产生的。由于压力在介质中震动的频率不同，当发生泄漏时，压力震动较大，所以在声学强度上产生强点，即杜比强度。音波法通过检测该杜比强度与正常工况时的杜比强度的差异来判断泄漏。

图15为音波传感器的处理过程。现场采样设备采集到现场信号之后，通过音频模块进行处理，其系统只能输出音频信号。

系统将次声波法作为一种算法判断管道是否发生泄漏，但并不将次声波法作为唯一的方法判断管道是否发生泄漏。

3.3.4 泄漏点定位处理算法

泄漏点定位精度的影响因素主要取决于声速变化、管长是否准确、两端系统时间是否同步［19-20］等3个方面，具体内容如下：

（1）声速。单端采用双压力计安装方式，可实时校正声速，保证声速的准确性和精度。

（2）管道长度。对客户提供的管道数据进行复查，确保数据正确性。

（3）同步时间。采用GPS授时模块进行时间同步，误差为50 ns。

针对不同类型的泄漏提供2种泄漏定位算法：TOF时差法和KL散度法。

TOF时差法主要适用于较为快速发生的泄漏。当发生泄漏时，根据泄漏产生的压力波到达管道两端传感器时间的不同，结合压力波在介质中传递的速度，计算出泄漏的位置。该方法的难点在对泄漏时发生压降的时间点的确认，如果泄漏发生比较缓慢，则难以发现压降的时间点。由于以上原因，很多产品在泄漏发生较为缓慢时，有可能会产生无法定位，或者定位误差非常大的定位错误。

KL散度法泄漏定位的计算公式为：

X=（L+α·Δt）/2（3）

式中：L为管道的长度，m;X为泄漏位置，m;α为压力波在介质内传递的速度，m/s；Δt为压力波传递到管道两端压力传感器的时间差，s。

图16为泄漏定位示意图。KL法为当泄漏发生变化时，根据压力、流量在该时刻的变化，结合管道的摩阻系数计算出发生泄漏的位置。纵坐标表示出、入口压力的pout、pin变化，横坐标表示管道长度L。黑色线显示管道泄漏前出、入口的流量Fout、Fin变化曲线，红色线显示管道泄漏后出、入口的流量F′out、F′in变化曲线。

3.3.5 站内动阀或其他操作引起压力波的判断

采用上述的波形处理技术对压力波进行处理，首末段安装固定距离的压力变送器，对压力波进行分析，以判断压力波的方向。如果是管道外动阀或其他操作引起的压力波，就将其剔除，不报警。

4 工地实测分析

4.1 试验装置

为测试G300管道泄漏报警系统的性能，搭建了一套系统测试试验装置。试验管道基本参数为：管道长度约260 m，管径65 mm，设计压力0.2 MPa，运行压力不高于0.4 MPa。根据试验要求，可以进行水、成品油等液体的管道泄漏监测试验［21］。

为进行泄漏监测试验，在管道中设置了一个U形爬坡，并在管道长度为160和170 m处分别设置了2个泄漏点。泄漏点的大小可以通过手动阀的阀门开度大小控制。试验装置如图17所示。

4.2 试验方法

设计了4个试验，分别验证该高精度实时监测管道漏失报警系统G300的使用性能。

4.2.1 波形处理算法验证试验

通过分析试验数据波形，确定相关滤波算法，经过试验测试验证滤波算法的效果。该试验要求在室外环境温度20 ℃，标准大气压下进行。试验方法如下：

①打开管线泄漏监测软件，采集管线运行相关数据；

②开启管线A泄漏点5 s，监测30 s的数据;

③打开软件傅里叶变换模块，分析泄漏后数据的频域特性;

④选择软件滤波器，将泄漏波频率以外的波形全部滤除掉;

⑤将滤波后的波形进行保存;

⑥重复步骤④和步骤⑤，将不同的滤波器滤波后的波形保存、对比。

通过试验，得到了几组原始数据曲线，经过滤波后得到了滤波数据曲线。图18为试验中的一组原始数据曲线和滤波后数据曲线。将不同滤波器滤波后的效果图进行对比、分析，找出泄漏波峰最明显的波形，此为最优滤波算法。

对比图18中的多组原始数据曲线和滤波后数据曲线得出，从滤波后的波形可以很好地找出泄漏波，以满足设计要求。

4.2.2 首末站时间同步性试验

通过相关试验验证首末站的采集时间是否同步，如果不同步会造成很大的定位误差。该试验要求在室外环境温度20 ℃，标准大气压下进行。试验方法如下：

①打开管线泄漏监测软件，采集管线运行相关数据；

②用一根铁棒同时击打首末站的水听器，每次连续击打3下，中间间隔大于1 s;

③查看系统软件上首末站的水听器数据曲线;

④通过软件对比、分析同一时刻的水听器击打后产生的波形;

⑤通过对比、分析，寻找同一时刻2个水听器的波峰时间差。

通过试验，得到了几组同步性试验数据曲线，如图19所示。从图19可见，分析2个波峰的时间差小于30 ms，故判断系统采集端同步满足要求。

经过数据曲线分析、判断可以看出，2个波峰的时间差为25 ms，满足设计要求。

4.2.3 系统报警灵敏度试验

通过试验验证系统可以检测最小泄漏孔径。该试验要求在室外环境温度20 ℃，标准大气压下进行。试验方法如下：

①控制泄漏点处的手动阀开度，首先阀开度开1/2;

②观察系统软件是否报警并定位;

③重复步骤①和②，每次的阀开度减小最大开度的1/8;

④直到系统监测不到泄漏波为止;

⑤记录可以检测的最小泄漏孔径。

通过试验，得到多组阀大体在1/10开度，相当于泄漏孔径3 mm左右时的泄漏波形曲线，如图20所示。系统监测到的泄漏波形对应的最小泄漏孔径就可用来报警和定位，即判定其为可以检测的最小泄漏孔径。

分析试验数据可以得出，在系统监测到的几十次管道泄漏中，最小泄漏孔径为3 mm。

4.2.4 系统泄漏定位精度试验

通过分析试验可验证系统对泄漏点的定位精度。该试验要求在室外环境温度20 ℃，标准大气压下进行。试验方法如下：

①开启泄漏点A（距首站160 m）和泄漏点B（距首站170 m）的手动阀开度模拟管线泄漏；

②每次开启泄漏后通过系统软件对其定位，并显示出来；

③重复开启泄漏点进行测试，并记录每次的定位位置。

通过试验，得到多组泄漏定位波形图如图21所示。根据泄漏报警定位信息，用此定位的数据减去泄漏点的真实定位数据，其最大值就是定位精度值。

通过试验对A、B点的泄漏定位精度进行监测分析，得到A、B这2点的泄漏定位精度，数据如表3所示。由表3可以得出，目前系统在试验装置上的定位精度可以达到12 m。

5 结 论

（1）G300管道泄漏监测报警定位系统在负压波和流量平衡法的基础上增加了目前最先进的次声波技术，是集成多学科技术的管道泄漏监测定位系统，其可靠性和准确性从根本上得到了提高。

（2）系统检测到的管道泄漏灵敏度（最小泄漏孔径）为3 mm；系统泄漏点平均定位精度小于10 m，最大定位误差小于15 m；在所有的管道泄漏试验中，反应速度快，泄漏报警时间小于15 s。

（3）该系统针对所监测管段全天候实时监测，可对管道运行中发生的泄漏等异常事件进行报警、定位，具有很高的灵敏度和定位精度。与GPS为核心的定位导航系统及精确的管道电子地图相结合，可以使管理部门及时准确找到泄漏现场，使管道泄漏等异常事件造成的损失降到最小。

（4）先后进行了100次以上的泄漏报警测试，灵敏度、定位精度、最大定位误差、系统反应速度、泄漏报警时间均达到了设计要求，没有出现过漏报情况。

［1］ 刘迪，樊建春，刘书杰，等．气井井下油管多点泄漏定位实验研究［J］．中国安全生产科学技术，2018，14（5）：144-149．

LIU D，FAN J C，LIU S J，et al.Experimental study on locating multi-point leakage for downhole tubing in gas wells［J］.Journal of Safety Science and Technology，2018，14（5）： 144-149.

［2］ 孙文祥，汪坤，朱海.高压天然气储运管道泄漏定量风险评估研究［J］.非常规油气，2022，9（2）：132-139.

SUN W X，WANG K，ZHU H.The study on quantitative risk assessment of high pressure natural gas stor-age and transportation pipelines leakage［J］.Unconventional Oil & Gas，2022，9（2）：132-139.

［3］ 申成华．原油长输管道泄漏定位关键技术研究［J］．当代化工，2019，48（10）：2346-2348，2352．

SHEN C H.Research on key technologies of leakage location for long-distance crude oil pipeline［J］.Contemporary Chemical Industry，2019，48（10）： 2346-2348，2352.

［4］ 靳世久，王立宁，李健，等．原油管道漏点定位技术［J］．石油学报，1998（3）：105-109．

JIN S J，WANG L N，LI J，et al.A study on leak point locating of crude oil pipelines［J］.Acta Petrolei Sinica，1998（3）： 105-109.

［5］ YANG Z，XIONG Z，SHAO M.A new method of leak location for the natural gas pipeline based on wavelet analysis［J］.Energy，2010，35（9）： 3814-3820.

［6］ XU L，ZHAO Y，BAI X Q，et al.Leakage monitoring technology of oil pipeline and its application［C］∥IOP Conference Series：Earth and Environmental Science.Philadelphia： IOP Publishing Ltd，2020： 052001.

［7］ 王立宁，李健，靳世久．热输原油管道瞬态压力波法泄漏点定位研究［J］．石油学报，2000（4）：93-96，124．

WANG L N，LI J，JIN S J.Pressure wave leak point instantaneous location of crude oil heating transport pipeline［J］.Acta Petrolei Sinica，2000（4）： 93-96，124.

［8］ 郎宪明，李平，曹江涛，等．长输油气管道泄漏检测与定位技术研究进展［J］．控制工程，2018，25（4）：621-629．

LANG X M，LI P，CAO J T，et al.REN Hong.A survey on long distance gas and oil leak detection and location techniques［J］.Control Engineering of China，2018，25（4）： 621-629.

［9］ 苗文成，孙秉才，许斌，等．油田集输管道泄漏次声波在线监测实验研究［J］．工业安全与环保，2023，49（3）：31-36．

MIAO W C，SUN B C，XU B，et al.Research on infrasound on-line monitoring of oilfield gathering and transportation pipeline leakage［J］.Industrial Safety and Environmental Protection，2023，49（3）： 31-36.

［10］ LIU J H，MA Y J，WU Z N，et al.Real-time pressure based diagnosis method for oil pipeline leakage［J］.Journal of Shanghai Jiaotong University （Science），2017，22（2）： 233-239.

［11］ 尹渊博，袁辰，杜荟敏，等．基于扰动响应的输油管道泄漏检测方法［J］．振动与冲击，2022，41（23）：43-50．

YIN Y B，YUAN C，DU H M，et al.Leakage detection method of oil pipeline based on disturbance response［J］.Journal of Vibration and Shock，2022，41（23）： 43-50.

［12］ 李欢．LD-SAKER管道泄漏监测报警定位系统应用［J］．石油矿场机械，2015（3）：83-86．

LI H.Application of LD-SAKER pipeline leakage monitoring alarm positioning system［J］.Oil Field Equipment，2015（3）： 83-86.

［13］ 郎宪明，郭颖，高文帅，等．基于超声波声速的流体管道泄漏点定位方法［J］．信息与控制，2020，49（5）：546-551，559．

LANG X M，GUO Y，GAO W S，et al.Leak localization method for fluid pipeline leakage based on sound velocity of an ultrasonic signal［J］.Information and Control，2020，49（5）： 546-551，559.

［14］ LUKMAN A，EMMANUEL A，CHINONSO N，et al.An anti-theft oil pipeline vandalism detection：embedded system development［J］.International Journal of Engineering Science and Application，2018，2（2）： 55-64.

［15］ 杜永军，时婷婷，郭凤，等．基于RFID输油管道泄漏检测技术的研究与探讨［J］．科学技术与工程，2010，10（9）：2155-2159．

DU Y J，SHI T T，GUO F，et al.The research of leak detetion technique of oil pipeline based on RFID［J］.Science Technology and Engineering，2010，10（9）： 2155-2159.

［16］ 严欣明，郝永梅，顾玉明，等．Matlab 小波变换在燃气管道泄漏检测中的试验研究［J］．中国特种设备安全，2016，32（6）：14-17，83．

YAN X M，HAO Y M，GU Y M，et al.Application of matlab wavelet transform in leak detection of the gas pipeline［J］.China Special Equipment Safety，2016，32（6）： 14-17，83.

［17］ WANG Y N，JIANG Z D.Application of golay codes to distributed optical fiber sensor for long-distance oil pipeline leakage and external damage detection［J］.Chinese Optics Letters，2006，4（3）： 141-144.

［18］ 廉小亲，苏维均，田黎明．基于负压波法的输油管道泄漏检测定位系统［J］．计算机工程与设计，2007，28（9）：2199-2202．

LIAN X Q，SU W J，TIAN L M.Leak detection and location system for oil pipe based on negative pressure wave method［J］.Computer Engineering and Design，2007，28（9）： 2199-2202.

［19］ 刘金海，臧东，汪刚．基于Markov特征的油气管道泄漏检测与定位方法［J］．仪器仪表学报，2017，38（4）：944-951．

LIU J H，ZANG D，WANG G.Leakage detection and location method of oil and gas pipelines based on Markov features［J］.Chinese Journal of Scientific Instrument，2017，38（4）： 944-951.

［20］ 肖雯雯，石鑫，许艳艳，等．改进的音波泄漏检测系统在塔河油田的应用研究［J］．安全、健康和环境，2019，19（6）：9-13．

XIAO W W，SHI X，XU Y Y，et al.The application of improved acoustic leak detection system in Tahe oilfield［J］.Safety Health & Environment，2019，19（6）： 9-13.

［21］ 吴海霞，蒋耘晨，赵显利．运用虚拟仪器实现输油管道泄漏监测和定位［J］．北京理工大学学报，2004，24（2）：174-177．

WU H X，JIANG Y C，ZHAO X L.Implementation of leakage detection and location in oil pipelines using virtual instrument［J］.Transactions of Beijing Institute of Technology，2004，24（2）： 174-177.