油氣管道泄漏檢測技術(shù)發(fā)展研究現(xiàn)狀

王彥升 陳 雷 葛烜鑄 賈彥強(qiáng) 蔣波沱 邢曉龍 張 旭

（沈陽航空航天大學(xué) 安全工程學(xué)院，遼寧 沈陽110136）

0 引言

油氣管道泄漏檢測技術(shù)是保障管道安全生產(chǎn)的重要手段。由于監(jiān)測要求的不斷提高，泄漏檢測方法經(jīng)歷了從以硬件為主的階段到以軟件為主軟硬結(jié)合的發(fā)展過程。近年來，隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展與現(xiàn)代控制理論的進(jìn)展，基于泄漏檢測方法以其較高的性價(jià)比、靈活的運(yùn)用方式獲得了廣泛的應(yīng)用已經(jīng)成為對管道泄漏進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測的主要手段。本文在此基礎(chǔ)上對泄漏檢測技術(shù)及發(fā)展研究現(xiàn)狀進(jìn)行探討。

1 泄漏檢測技術(shù)方法

根據(jù)檢測過程中所使用的測量手段不同，分為基于硬件和軟件的方法；根據(jù)測量分析的媒介不同，可分為直接檢測法與間接檢測法；根據(jù)檢測過程中檢測裝置所處位置不同，可分為內(nèi)部檢測法與外部檢測法；根據(jù)檢測對象的不同，可分為檢測管壁狀況和檢測內(nèi)部流體狀態(tài)的方法。

1.1 聲發(fā)射技術(shù)法

當(dāng)管道發(fā)生泄漏時(shí)，流體通過裂紋或者腐蝕孔向外噴射形成聲源，然后通過和管道相互作用，聲源向外輻射能量形成聲波，這就是管道泄漏聲發(fā)射現(xiàn)象。當(dāng)管道出現(xiàn)泄漏時(shí)，管道中的流體被擾動(dòng)，接收換能器上的電壓將發(fā)生明顯變化。通過采集若干個(gè)泄漏點(diǎn)電壓變化量，描繪出泄漏點(diǎn)與電壓變化量的關(guān)系曲線，并求出曲線對應(yīng)的方程。用這種方法，可以立即發(fā)現(xiàn)泄漏，進(jìn)而根據(jù)擬合曲線或方程確定泄漏點(diǎn)的位置。在實(shí)驗(yàn)室中，通過測量得到不同泄漏點(diǎn)位置所對應(yīng)的電壓信號，描繪出泄漏點(diǎn)位置與電壓信號變化量的曲線，進(jìn)而得到其擬合曲線以及函數(shù)表達(dá)式，即可實(shí)時(shí)觀測管道的運(yùn)行，發(fā)現(xiàn)并確定泄漏點(diǎn)的位置[1]。

1.2 GPS 時(shí)間標(biāo)簽法

采用GPS 同步時(shí)間脈沖信號是在負(fù)壓波的基礎(chǔ)上，強(qiáng)化各傳感器數(shù)據(jù)采集的信號同步關(guān)系，通過采樣頻率與時(shí)間標(biāo)簽的換算，分別確定管道泄漏點(diǎn)上游和下游的泄漏負(fù)壓波的速度，然后利用泄漏點(diǎn)上下游檢測到的泄漏特征信號的時(shí)間標(biāo)簽差，就可以確定管道泄漏的位置。采用GPS 進(jìn)行同步采集數(shù)據(jù)，泄漏定位精度可達(dá)到總管線長度的1%之內(nèi)，比傳統(tǒng)方法精度提高近3 倍[2]。

1.3 壓力點(diǎn)分析法

該方法是在站場或干線某位置上安裝一個(gè)壓力傳感器，泄漏時(shí)漏點(diǎn)產(chǎn)生的負(fù)壓波向檢測點(diǎn)傳播，引起該點(diǎn)壓力（或流量）變化，分析比較檢測點(diǎn)數(shù)據(jù)與正常工況的數(shù)據(jù)，可檢測出泄漏。再由負(fù)壓波傳播速度和負(fù)壓波到達(dá)檢測點(diǎn)的時(shí)間可進(jìn)行漏點(diǎn)定位。此法具有優(yōu)良的檢漏性能，能在10 min 內(nèi)確定50 gal/min 的漏失。該方法適用于檢測氣體、液體和某些多相流管道，已廣泛應(yīng)用于各種距離和口徑的管道泄漏檢測。

1.4 壓力梯度法

當(dāng)管道正常輸送時(shí)，站間管道的壓力坡降呈斜直線，當(dāng)發(fā)生泄漏時(shí)，漏點(diǎn)前后的壓力坡降呈折線狀，折點(diǎn)即為泄漏點(diǎn)，據(jù)此可算出實(shí)際泄漏位置。壓力梯度法只需要在管道兩端安裝壓力傳感器，簡單、直觀，不僅可以檢測泄漏，而且可確定泄漏點(diǎn)的位置。但因?yàn)楣艿涝趯?shí)際運(yùn)行中，沿線壓力梯度呈非線性分布，因此壓力梯度法的定位精度較差，而且儀表測量對定位結(jié)果有很大影響。所以壓力梯度法定位可以作為一個(gè)輔助手段。此方法對原油（或其他流體）在黏度、密度、比熱容等特性方面隨著沿程溫度下降有較大變化的管道顯示出很大的優(yōu)越性，但該方法需要流量信號，而且需要建立較復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，增加了計(jì)算工作量[3-10]。

1.5 狀態(tài)估計(jì)法

該方法根據(jù)質(zhì)量平衡方程、動(dòng)量平衡方程、能量平衡方程及狀態(tài)方程等機(jī)理建模。得到一個(gè)非線性的分布式參數(shù)系統(tǒng)模型，通?？刹捎貌罘址ɑ蛱卣骶€法等方法將其線性化。設(shè)計(jì)狀態(tài)估計(jì)器對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，將估計(jì)值作為泄漏檢測的依據(jù)，這就是基于狀態(tài)估計(jì)的方法的基本原理。其中估計(jì)器可以是觀測器，也可以是Kalman 濾波器。根據(jù)建立模型的方法，狀態(tài)估計(jì)法可分為不包含故障的模型法和包含故障的模型法。

1.5.1 不包含故障的模型法

建立管道模型并設(shè)計(jì)估計(jì)器，模型中不含有泄漏的信息。當(dāng)泄漏發(fā)生時(shí)，模型估計(jì)值與實(shí)際測量值將產(chǎn)生殘差，可用殘差信號來進(jìn)行檢測定位。

1.5.2 包含故障的模型法

建立管道模型時(shí)預(yù)先假設(shè)管道有幾處指定的位置發(fā)生了泄漏，通過對系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)得到這幾個(gè)預(yù)先假設(shè)的泄漏點(diǎn)的泄漏量估計(jì)值，運(yùn)用適當(dāng)?shù)呐袆e準(zhǔn)則便可進(jìn)行泄漏檢測和定位。該方法在長90 km、內(nèi)徑785 mm 的氣體管道上，在80 min 內(nèi)可檢測出2%的泄漏量，并在100 min 內(nèi)可完成定位，定位精度比較高。但當(dāng)實(shí)際泄漏點(diǎn)不處于指定泄漏點(diǎn)之間時(shí)，定位公式將無法使用。對于氣體管道，檢測速度相對較慢，仍需設(shè)置流量計(jì)[5－6,8-12]。

1.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測管道泄漏的方法，不同于已有的基于管道準(zhǔn)確流動(dòng)模型描述的泄漏檢測法，能夠運(yùn)用自適應(yīng)能力學(xué)習(xí)管道的各種工況，對管道運(yùn)行狀況進(jìn)行分類識別，是一種基于經(jīng)驗(yàn)的類似人類的認(rèn)知過程的方法。這種方法十分靈敏有效，能夠迅速準(zhǔn)確預(yù)報(bào)出管道運(yùn)行情況，檢測出管道運(yùn)行故障并且有較強(qiáng)的抗惡劣環(huán)境和抗噪聲干擾的能力。泄漏引發(fā)應(yīng)力波適當(dāng)?shù)奶卣魈崛≈笜?biāo)能顯著提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的 運(yùn) 算 速 度[5－6,11-14]。

1.7 統(tǒng)計(jì)檢漏法

該方法采用一種“順序概率測試”假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)分析方法，從實(shí)際測量到的流量和壓力信號中實(shí)時(shí)計(jì)算泄漏發(fā)生的置信概率。在實(shí)際統(tǒng)計(jì)上，輸入和輸出的質(zhì)量流通過流量變化來平衡。在輸入的流量和壓力均值與輸出的流量和壓力均值之間會(huì)有一定的偏差，但大多數(shù)偏差在可以接受的范圍之內(nèi)，只有一小部分偏差是真正的異常。通過計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)偏差和檢驗(yàn)零假設(shè)，對偏差的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，來判斷是否出現(xiàn)故障。泄漏發(fā)生后，采用一種最小二乘算法進(jìn)行定位[9]。

2 存在的問題及發(fā)展趨勢

2.1 存在的問題

一個(gè)高效可靠的管道泄漏檢測與定位系統(tǒng)，必須在發(fā)生微小的泄漏時(shí)，能在最短的時(shí)間內(nèi)，正確地報(bào)警，準(zhǔn)確地指出泄漏位置，并較好地估計(jì)出泄漏量，而且對工況的變化適應(yīng)性要強(qiáng)，即泄漏檢測與定位系統(tǒng)誤報(bào)率、漏報(bào)率低，還應(yīng)便于維護(hù)。在實(shí)際工程設(shè)計(jì)中，首先要正確分析工況條件及最終性能要求，明確各性能要求的主次關(guān)系，然后從眾多的泄漏檢測方法中進(jìn)行分析，經(jīng)過適當(dāng)權(quán)衡和取舍，最后選定最優(yōu)解決方案[15-17]。長輸管道的泄漏檢測與定位在工程實(shí)踐中已取得了很大進(jìn)步，同時(shí)也暴露了許多問題。例如，長輸管道的小泄漏檢測和定位仍是重點(diǎn)問題、長輸管道的非線性分布參數(shù)的時(shí)間滯后問題等。

2.2 發(fā)展趨勢

目前的泄漏檢測和定位手段是多學(xué)科多技術(shù)的集成，特別是傳感器技術(shù)、模式識別技術(shù)、通信技術(shù)、信號處理技術(shù)和模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、粗糙集理論等人工智能技術(shù)等的發(fā)展，促進(jìn)了泄漏檢測定位方法的實(shí)現(xiàn)。可對流量、壓力、溫度、密度、黏度等信息進(jìn)行采集和處理，通過建立數(shù)學(xué)模型、信號處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式分類，或通過模糊理論對檢測區(qū)域或信號進(jìn)行模糊劃分，利用粗糙集理論簡約模糊規(guī)則，從而提取故障特征等基于知識的方法進(jìn)行檢測和定位。

2.2.1 實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)

實(shí)際的輸送管道是非線性時(shí)變參數(shù)系統(tǒng)，因此自適應(yīng)算法的應(yīng)用是液體輸送管道泄漏檢測技術(shù)研究的一個(gè)重要內(nèi)容。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行分布、容錯(cuò)性、自組織、自聯(lián)想、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)等許多特點(diǎn)，因此在設(shè)備故障預(yù)測、監(jiān)測和診斷領(lǐng)域的應(yīng)用廣泛，它也被用于輸送管道泄漏的檢測。但基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢漏法仍處于試驗(yàn)階段，還有許多有待解決的問題。

2.2.2 濾波方法

實(shí)際輸送管道的泄漏檢測信號（如壓力）中混雜著大量的噪聲，這些工程背景噪聲的幅度有時(shí)甚至可以將泄漏產(chǎn)生的有用信號淹沒。因此，有效的濾波方法是液體輸送管道泄漏檢測技術(shù)研究的一個(gè)重要內(nèi)容。

2.2.3 虛擬儀器技術(shù)

由于液體輸送管道泄漏檢測的多樣性和復(fù)雜性，單一的泄漏檢測方法很難同時(shí)滿足檢測泄漏靈敏度、定位準(zhǔn)確度、誤報(bào)警率和及時(shí)報(bào)警等多項(xiàng)要求。為了提高輸送管道泄漏檢測的準(zhǔn)確性和可靠性，應(yīng)將各種泄漏檢測方法有機(jī)結(jié)合，可使用虛擬儀器技術(shù)。因此，虛擬儀器技術(shù)的應(yīng)用是液體輸送管道檢測技術(shù)的一個(gè)重要內(nèi)容。利用虛擬技術(shù)，綜合各種泄漏檢測方法，通過開發(fā)不同的測試和分析軟件模塊，可以靈活、方便地構(gòu)成以計(jì)算機(jī)為核心的全數(shù)字化的輸送管道自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)，系統(tǒng)將成為集測試、信號轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析和網(wǎng)絡(luò)通信等為一體的綜合性監(jiān)控系統(tǒng)。這種系統(tǒng)模式將具有成本低、研制周期短以及系統(tǒng)的功能可增加和升級等顯著特點(diǎn)。

2.2.4 其他

將建立管道的數(shù)學(xué)模型和某種信號處理方法相結(jié)合；將管外檢測技術(shù)和管內(nèi)檢測技術(shù)相結(jié)合；將智能方法引入檢測和定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能檢測、機(jī)器人檢測和定位等。

3 結(jié)束語

綜上所述，泄漏檢測方法很多，一條管道要選用哪種泄漏監(jiān)測或檢測方法則要根據(jù)管道的設(shè)計(jì)參數(shù)、傳輸介質(zhì)的參數(shù)、設(shè)備的經(jīng)濟(jì)性和數(shù)據(jù)通訊能力來綜合選擇，沒有一種單一的泄漏監(jiān)測或檢測方法可適用任何管道。無論采用何種方法，都要提高對微小的緩慢泄漏量檢測的靈敏度以及對泄漏點(diǎn)定位的精度。在現(xiàn)有條件下，要按照科學(xué)的最佳管道泄漏檢測與定位方法技術(shù)組合的方案，在現(xiàn)場運(yùn)用中考慮各種檢漏方法的特點(diǎn)，繼續(xù)開發(fā)運(yùn)用新型高效管道泄漏檢測和定位的自動(dòng)化技術(shù)方法，迅速、準(zhǔn)確、及時(shí)地采用恰當(dāng)措施發(fā)現(xiàn)、控制和解決險(xiǎn)情，更好地保護(hù)和改善環(huán)境，保障人們的生命財(cái)產(chǎn)安全。

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