基于故障诊断理论的长油气管道预警系统的研究

【摘要】：随着国内油气管道管线增多、管龄增长,外加人为破坏、施工缺陷、管道腐蚀等问题的存在,使得管道运行过程中的漏损、断裂或人为破坏等事故频频发生,不仅造成有限资源的极大浪费,而且也给企业的正常生产运营带来了巨大的威胁。因此,如何有效监测在役管道的运行情况,对管道寿命进行科学预测,准确分析、判断和定位事故,快速实施维护,已成为企业关注的重点问题和学术界研究解决的难点问题。本文针对长油气管道布局复杂、影响因素众多的特点,并结合基于知识方法的故障检测理论,试图将专家系统和神经网络的理论和方法综合应用于管道预警系统的研究与开发中。主要进行了以下几方面的研究工作。 首先,对管道的漏损进行了详细的分析,进一步明确了管道漏损的概念及其分类,总结提炼了导致长油气管道漏损的五大类影响因素。 其次,利用事故树分析了管道漏损的成因,研究设计了基于专家系统的推理规则,并形成了相应的事实集,规则集及结论集。 再次,结合人工神经网络自身特点,利用Matlab经过训练对比,选择最优的BP网络模型,并针对BP算法收敛慢及容易出现震荡的问题,对BP算法进行了相应的改进。 最后采用VC++作为编程语言,用SQL Server作为存储用于训练BP神经网络的管道基本参数及专家系统事实集、规则集、结论集的数据库,应用面向对象程序设计方法设计了长油气管道预警系统并完成了核心代码的编写。 研究成果对动态准确监控管道运行状况、科学预测管道寿命,准确定位管道事故发生点,快速实施维修、维护,减小企业运行成本、降低资源损失有借鉴意义。所采用的研究方案和技术方法对管道安全研究具有一定的参考价值。