基于小波變換的管道泄漏聲發射檢測信號處理

吳志敏 ，周詩崠， 江光世

（1.常州大學 信息科學與工程學院，常州 213016；2.常州大學 油氣儲運技術省重點實驗室，常州 213016；3.中國石化管道儲運分公司 華東管道設計研究院，徐州 221008）

0 引言

隨著我國油氣管道事業的發展，埋地油氣管道長度已達7萬公里。管道腐蝕、“打孔盜油”、“打孔盜氣”等人為破壞因素導致油氣管道泄漏事故頻發。為了保障管道的安全運營，提高管道運營部門的管理水平，負壓波法、聲波法、實時模型法等技術被應用到管道實時泄漏檢測中去，但泄漏定位精度有待提高[1～3]。

聲發射檢測管道泄漏的原理是通過安裝在管道兩端的超聲傳感器捕捉高頻應力波來確定泄漏。在泄漏點處內外壓差作用，管內流體在漏點處形成多相湍射流，使流體正常流動發生紊亂，并且與管道及周圍介質相互作用向外輔射能量，從而在管壁上產生高頻應力波。通過對兩端采集信號進行相關計算可確定泄漏點引發的高頻應力波傳波到兩端聲波傳感器的時間差，結合波速和兩傳感器的間距，可以計算出泄漏點的位置。由于外界的干擾，超聲傳感器捕捉到的信號中混雜有大量的噪聲。為了提高泄漏的檢測精度，必須對原始采集進行濾波，去除大量干擾信號，得到真實信號。小波變換由于在時頻兩域都具有表征信號局部特性的能力，在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，而在高頻部分具有較高的時間頻率分辨率和較低的頻率分辨率。即小波變換具有對信號的自適應性，能夠去處噪聲，提取有用信號，因此本研究采用基于小波變換方法對泄漏聲發射檢測信號進行濾波處理，并已定位精度這一指標來評價基于小波變換的信號濾波效果。

1 基于小波變換的信號處理技術

1）信號的分解與重構[4,5]

如圖1（a）所示，設信號f ( t )的離散序列為 f ( n )，n=1, 2,…,N其離散二進小波變換為

Cj和Dj分別稱為信號在尺度j上的近似部分和細節部分。

圖1（b）是小波快速重建算法，其中

2） 小波消噪思想

圖1 Mallat算法分解與重建算法

突變點的李氏指數與小波變換模極大值的關系如公式（3）所示：

式中：j為尺度，α為Lipschitz指數。

有用信號和噪聲具有不同的奇異性，對于有用信號0＜α≤1，對于白噪聲α＜0。即噪聲的小波變換系數隨j的增大而減小，有用信號的小波系數隨j的增大而增大。在信號處理過程中，根據預先設定的閾值規則對各級小波系數進行閾值調整，將調整后的小波系數以及未經調整的最高級尺度系數按小波變換的反演算法進行信號重構，得到消噪后的信號。

2 管道泄漏聲發射信號處理與泄漏點定位

在實驗室管道泄漏檢測系統上安裝聲發射信號檢測系統并進行管道泄漏檢測實驗[6]。聲發射儀選用美國物理聲發射公司(PAC)生產的PAC6006系統，傳感器選用PAC公司生產的單端寬頻帶傳感器R15，頻帶范圍50kHz-1MHz，通帶內起伏小于30dB，靈敏度約120dB，放大器的型號是S/N2462026504。

本研究分別在0.79MPa、0.62 MPa、0.58 MPa、0.53 MPa、0.41 MPa、0.37 MPa、0.35 MPa、0.32 MPa、0.31 MPa、0.19 MPa十個工況下進行泄漏實驗，在實驗過程中泄漏點的實際位置均位于管道1300mm處。現已0.58MPa壓力工況的實驗為例進行分析。圖2為在實驗工況下，實驗室管道泄漏聲發射信號檢測系統的定位圖（數據沒有經過小波分析濾波）。圖中所示信號能量主要頻率主要集中在100～150KHz，管道的泄漏點為約在1085mm，而，故其系統產生的絕對誤差為215mm，相對誤差為16.5%。

圖2 聲發射信號檢測系統的定位圖

考慮到聲發射檢測信號中含有噪聲成份，噪聲使得實驗系統在一定程度上在定位方面產生誤差，提出在Matlab軟件環境下采用小波分析方法進行信號處理。圖3顯示出原始信號數據導入matlab軟件生成的信號圖。對原始采集信號在MATLAB軟件環境下采用小波濾波。小波函數選擇Coiflets基小波，尺度選擇2，即采用db2小波對x1信號和x2信號進行5層分解。分解后的信號x1和x2對采用默認閥值法重構信號，如圖4所示，重構信號記為xx1和xx2。對重構信號xx1和xx2 進行互相關分析，得到相關系數圖5。依據線性相關算法分析原理，對處理后的信號相關系數進行算法分析，得到相關系數算法圖6。

從算法圖上得到相關系數最大偏移量對應圖形上的點為25×10-6，故其偏移時間為25×10-6s，所以泄漏點的位置為1000+(1000-4167675×25×10-6)/2=1343.7mm。絕對誤差為43.7mm，相對誤差為（43.7/1300） 100%=3.4%。可以看出，采用小波變換后，可以剔除原信號中的大部分噪聲，定位的準確度明顯得以提高。

圖3 原始信號

圖4 小波濾波后的重構信號

圖5 信號的互相關系數圖

圖6 信號相關系數算法圖

3 結論

表1給出了在10中不同壓力工況下進行的管道泄漏聲發射檢測實驗的原始軟件定位結果和采用小波變換對數據處理后的定位結果比較。

表1 10種工況的定位結果比較表

由表1可以看出，采用聲發射儀定位精度較低，相對誤差均超過15%以上，甚至出現檢測不出泄漏點位置的情況。而采用小波分析處理聲發射信號后，信號經過分解、降噪、重構處理后得到的信號更有效，更真實反應泄漏源的特性。信號經過小波分析處理后，泄漏點定位精度大幅度提高，10組實驗數據的的定位精度均在5%之內，滿足工程實際需要。

[1] 姜斌, 張文國.在建埋地長輸管道泄漏點定位方法[J].油氣田地面工程, 2010, 29(9): 59-60.

[2] 周詩崠, 吳志敏, 吳明.輸油管道泄漏檢測技術綜述[J].石油工程建設, 2003, 29(3): 6-10.

[3] 李紅巖.長距離輸油管道泄漏檢測技術[J].油氣田地面工程, 2009, 28(1): 74-75.

[4] 周詩崠, 吳明.基于小波變換的管道泄漏點定位研究[J].石油工程建設, 2004, 30(1): 7-9.

[5] 崔謙, 靳世久, 王立坤.多尺度相關分析在管道泄漏檢測中的應用[J].電子測量與儀器學報, 2005, 19(5): 50-62.

[6] 周詩崠, 吳志敏, 趙玲.輸油管道泄漏檢測實驗研究[J].遼寧石油化工大學學報, 2004, 24(4): 39-42, 50.