基于声信号检测的管道TPD预警系统研究

【摘要】：目前油气输送管道的第三方破坏活动(Third-party damage,TPD)日益成为影响国内、外管道安全输送的最重要的因素之一,由于传统的泄漏检测方法对于输送管线TPD监测收效甚微,因此研制高性能的输送管线TPD预警检测系统也就成为目前国际上的研究热点之一。 针对国内油田油气输送管道的实际情况,TPD破坏最容易发生在泵站之间的某些重点区段(3～5km),如能将这些重点管段监控起来,将会有重要的现实意义。本文重点讨论埋地管道的运动方程模型的建立、TPD相应模态特征波的传播特性,并针对可较远距离检测到的TPD信号的特征频段信号,采用小波分析、支持向量机等方法对信号进行处理和分类分析,以及为保证系统的实时性,采用提升小波算法在TMS 320VC5509 DSP芯片中实现。主要取得研究成果与创新之处如下: (1)目前对于管道上TPD声信号传播机理的系统研究还较少,本文首先对充液圆管道中TPD引起的声音和振动波的传播行为进行机理分析,在壳体运动方程的基础上推导弹性介质中充液管道的声振耦合系统的频散效应,并对比分析了检测目标TPD信号应关注的s=1波(流体波,fluid-bornewave),s=2波(壳体波,shell wave)在0～800Hz内波数(wavenumber)的变化情况及衰减特性。这对于管道TPD检测时,相应传感器的选择及信号处理方法具有指导意义。 (2)提出一种新的提升小波去噪算法,将其以提升格式(lifting scheme)在DSP芯片中实现。在杭州炼油厂进行了实验,测试间距200～600m,算法能快速有效地提取TPD信号的奇异点;提出基于小波包变换的TPD相关定位的新算法,先提取信息丰富的频带作为特征包,再对特征包的重构信号进行互相关分析,定位性能得到改善。并在水管道上进行了实验,实验结果证明了该算法的有效性。 (3)针对TPD多声源小样本分类的困难,提出基于支持向量机(SVM)对多种TPD信号进行分类的新方法。先将TPD信号进行3层小波分解,再对得到的近似信号进行3层小波包分解,将信息丰富的频带分成了更细的频带,以信号频带的能量和相关的统计量作为特征进行分类。在山东潍坊输油处的