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泄漏定位系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

2010-11-04 13:47:25侯念忠李挺立
石油化工自動(dòng)化 2010年6期
關(guān)鍵詞:輸油管道檢測(cè)系統(tǒng)

侯念忠,李挺立

(中國(guó)石化股份有限公司中原油田分公司油氣儲(chǔ)運(yùn)管理處,河南濮陽 457165)

泄漏定位系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

侯念忠,李挺立

(中國(guó)石化股份有限公司中原油田分公司油氣儲(chǔ)運(yùn)管理處,河南濮陽 457165)

管道泄漏是輸油管道運(yùn)行的主要故障之一,主要表現(xiàn)在輸油管道腐蝕穿孔和在輸油管道上打孔竊油等事故,給國(guó)家財(cái)產(chǎn)和環(huán)境帶來了巨大威脅。為減少輸油管道的泄漏,針對(duì)原油泄漏時(shí)產(chǎn)生的負(fù)壓波信號(hào)研發(fā)了泄漏定位技術(shù)。該技術(shù)主要通過負(fù)壓波法與物質(zhì)平衡法相耦合,并對(duì)信號(hào)進(jìn)行特征量提取處理,進(jìn)行泄漏檢測(cè)定位,同時(shí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法提高系統(tǒng)報(bào)警準(zhǔn)確率,該系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中取得了良好的應(yīng)用效果。

集輸管線;泄漏檢測(cè);定位

0 引 言

為解決不法分子打孔竊油不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題,筆者所在單位開發(fā)了微機(jī)監(jiān)控泄漏定位和防盜系統(tǒng),極大地抑制了不法分子的打孔竊油行為。針對(duì)輸油管道小流量竊油無法發(fā)現(xiàn)的問題及泄漏定位系統(tǒng)中存在的定位檢測(cè)靈敏度低,系統(tǒng)誤報(bào)率高、缺少智能診斷、不能排除干擾因素、數(shù)據(jù)通信方式單一等問題,基于SP2.0采集技術(shù)開發(fā)了新一代泄漏檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)發(fā)生泄漏管道的小流量泄漏檢測(cè)定位。

1 新一代泄漏技術(shù)的開發(fā)研究

基于SP2.0數(shù)據(jù)采集技術(shù)的輸油管道泄漏定位系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)是通過負(fù)壓波法、流量平衡法進(jìn)行耦合并綜合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能辨識(shí)技術(shù),準(zhǔn)確判斷出是否有盜油現(xiàn)象并準(zhǔn)確定位出盜油點(diǎn)。

1.1 原 理

該系統(tǒng)主要根據(jù)流體力學(xué)理論,管線在正常運(yùn)行時(shí),兩端的溫度、壓力、流量等參數(shù)是相對(duì)穩(wěn)定的。當(dāng)管線發(fā)生泄漏時(shí),由于管道內(nèi)外的壓差,泄漏點(diǎn)會(huì)產(chǎn)生一個(gè)負(fù)的壓力變化即負(fù)壓波,負(fù)壓波通過一定的波速沿管道向兩端傳播,該系統(tǒng)就是根據(jù)此原理來確定泄漏點(diǎn)的位置。系統(tǒng)原理如圖1所示。

圖1 泄漏定位系統(tǒng)原理

1.2 技術(shù)思路

該泄漏檢測(cè)系統(tǒng)以多種全自動(dòng)泄漏檢測(cè)、定位算法和智能辨識(shí)方法為基礎(chǔ),通過分析研究系統(tǒng)長(zhǎng)期的應(yīng)用數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)故障問題,以軟件數(shù)據(jù)處理和信號(hào)采集處理兩方面為切入點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)多層計(jì)算、分析、判斷,使系統(tǒng)可檢測(cè)的最小泄漏量進(jìn)一步降低。為簡(jiǎn)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu),開發(fā)SP2.0信號(hào)處理器,以提高系統(tǒng)的檢測(cè)速度與抗干擾能力并將數(shù)據(jù)傳送到遠(yuǎn)程計(jì)算終端,增強(qiáng)SP2.0信號(hào)處理器定址發(fā)送功能,使其能夠具有網(wǎng)絡(luò)穿透能力。從而簡(jiǎn)化系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu),同時(shí)減少系統(tǒng)故障點(diǎn),使得泄漏報(bào)警更加有效、更加準(zhǔn)確。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 泄漏定位系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

1.3 研究?jī)?nèi)容

該泄漏定位系統(tǒng)的核心是對(duì)壓力波特性數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與智能辨識(shí)診斷處理。經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集器采集數(shù)據(jù),首先經(jīng)過濾波,再通過智能辨識(shí)計(jì)算,最后經(jīng)耦合處理與判斷后輸出到報(bào)警模塊實(shí)現(xiàn)報(bào)警。

智能診斷系統(tǒng)通過物質(zhì)平衡法和負(fù)壓波法的耦合,克服兩種方法單獨(dú)使用時(shí)的弊端,從而形成一種新的管道檢測(cè)、定位系統(tǒng)。

在管道泄漏監(jiān)測(cè)中,建立帶多層前饋的分別用來識(shí)別輸入端壓力波形、輸出端壓力波形和輸差波形模式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能檢測(cè)模型。該模型通過提取流體流經(jīng)管道不同泄漏點(diǎn)和未泄漏點(diǎn)時(shí)的泄漏信號(hào)特征,構(gòu)造輸入矩陣指導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),對(duì)流體管道狀況進(jìn)行分類,具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性,對(duì)于有一定環(huán)境噪聲影響的信號(hào),其輸出波形小,仍能正確分類,具有自學(xué)習(xí)能力,當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)出流體管道泄漏報(bào)警信號(hào)后,通過實(shí)際檢查,若屬誤報(bào)警,則可將當(dāng)前數(shù)據(jù)存入樣本學(xué)習(xí)矩陣,轉(zhuǎn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)程序調(diào)整映射網(wǎng)絡(luò),降低系統(tǒng)的不確定性,有利于克服管道中的噪聲影響,同時(shí)對(duì)管道運(yùn)行狀況進(jìn)行分類識(shí)別,具有高度的容錯(cuò)性和精確度,提高其對(duì)流體管道泄漏檢測(cè)能力。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能辨識(shí)、診斷功能的基礎(chǔ)上,系統(tǒng)融入多尺度小波變換算法,對(duì)壓力和經(jīng)計(jì)算的標(biāo)體流量數(shù)據(jù)改進(jìn)小波分析,對(duì)泄漏、提排量、降排量以及油庫內(nèi)各來油管線相互影響時(shí)的流量變化趨勢(shì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),加入了程序數(shù)據(jù)庫,通過現(xiàn)場(chǎng)流量數(shù)據(jù)的小波分析確定其實(shí)際的趨勢(shì),并進(jìn)行對(duì)比,判斷是否為泄漏。對(duì)輸差的判斷則是在標(biāo)體的基礎(chǔ)上進(jìn)行換算后進(jìn)行平均值對(duì)比分析,當(dāng)輸差判斷出有泄漏時(shí),軟件馬上進(jìn)行壓力的分析,軟件中對(duì)泄漏、提壓、降壓以及油庫內(nèi)各來油管線相互影響時(shí)的壓力變化趨勢(shì)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),加入了程序數(shù)據(jù)庫,通過對(duì)輸差有問題時(shí)刻前后時(shí)段的現(xiàn)場(chǎng)壓力數(shù)據(jù)的小波分析確定其實(shí)際的趨勢(shì),進(jìn)行對(duì)比,判斷是否為泄漏。這樣通過對(duì)輸差、流量、壓力的綜合分析來確保系統(tǒng)報(bào)警的準(zhǔn)確性,如果不符合條件則忽略,如果符合泄漏條件,則對(duì)壓力的毫秒數(shù)據(jù)精確分析,找到泄漏點(diǎn)。提高了系統(tǒng)的檢測(cè)速度與抗干擾能力和拐點(diǎn)判斷的準(zhǔn)確性,使系統(tǒng)可檢測(cè)的最小泄漏量進(jìn)一步降低,解決了系統(tǒng)小流量無法報(bào)警的問題,誤報(bào)警頻率得到顯著降低。

為實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的報(bào)警,設(shè)計(jì)報(bào)警處理模塊,對(duì)接收到的數(shù)據(jù)采用試探響應(yīng)特性和模式識(shí)別技術(shù)來增加定位精度。在接到耦合判斷的報(bào)警標(biāo)志以后,對(duì)本次的報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行排序、存盤;自動(dòng)記錄每次泄漏時(shí)的曲線特性,以區(qū)別站內(nèi)倒閥門、調(diào)排量等其他非泄漏時(shí)的工況調(diào)節(jié)而導(dǎo)致的壓力波動(dòng)的曲線特性,逐步形成一個(gè)逼近真正的泄漏曲線的數(shù)據(jù)信息庫。在報(bào)警信息到來時(shí),該模塊會(huì)彈出報(bào)警畫面、顯示相應(yīng)的報(bào)警數(shù)據(jù),并打印報(bào)警曲線,同時(shí)系統(tǒng)通過聲、光報(bào)警信號(hào)來提示值班工人。

2 現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用情況

該系統(tǒng)研發(fā)成功后,通過在某輸油管道上應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)了最低可檢測(cè)泄漏量為16 L,報(bào)警準(zhǔn)確率不小于90%、誤報(bào)率不大于10%、定位誤差不大于±250 m的指標(biāo)。該系統(tǒng)2009年在中原油田5條輸油主干線,近百公里輸油管道上應(yīng)用,打孔數(shù)比歷史同期下降30%,損油量下降35.9%,有效降低了原油損失,減少了環(huán)境污染。

3 建議與結(jié)論

該系統(tǒng)采用負(fù)壓波與物質(zhì)平衡耦合的方式并融入改進(jìn)的小波分析技術(shù),確定小流量信號(hào)拐點(diǎn),解決了系統(tǒng)小流量無法報(bào)警的問題。可廣泛應(yīng)用于陸上輸油長(zhǎng)輸管道的泄漏定位檢測(cè)領(lǐng)域。

該系統(tǒng)開發(fā)智能診斷模塊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、小波變換算法融合,使系統(tǒng)具備學(xué)習(xí)能力,提高了系統(tǒng)的檢測(cè)速度、抗干擾能力和容錯(cuò)性,從而提高了系統(tǒng)的報(bào)警準(zhǔn)確性。

[1] 劉 濤.管道檢測(cè)系統(tǒng)中的信號(hào)處理技術(shù)研究[D].天津:天津大學(xué),2007.

[2] 袁朝慶,龐鑫峰.管道泄漏檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀及展望[J].大慶石油學(xué)院學(xué)報(bào),2006,30(2):76-79.

[3] 劉恩斌.基于瞬態(tài)模型的油氣管道泄漏檢測(cè)[J].天然氣工業(yè),2005;25(6):102-104.

TP274

B

1007-7324(2010)06-0080-02

2010-08-11。

侯念忠(1977—),山東淄博人,1999年畢業(yè)于青島化工學(xué)院信息工程專業(yè),現(xiàn)在中原油田分公司油氣儲(chǔ)運(yùn)管理處從事儲(chǔ)運(yùn)技術(shù)管理工作,任工程師。

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