閥門內(nèi)漏聲發(fā)射檢測信號特征研究

劉治超，張悠江（中國石油大學（北京）機械與儲運工程學院，北京102249）

閥門內(nèi)漏聲發(fā)射檢測信號特征研究

劉治超，張悠江
（中國石油大學（北京）機械與儲運工程學院，北京102249）①

閥門在天然氣管道運輸中具有重要的作用，閥門內(nèi)漏會給天然氣管道運輸造成安全隱患。采集閥門內(nèi)漏的聲發(fā)射信號，采用改進的小波閾值去噪方法對采集的信號進行降噪處理，提高信號的信噪比，進而提取降噪后信號的頻域峰值和峰值頻率，探究閥門內(nèi)漏的信號特征，為閥門內(nèi)漏檢測提供參考。

聲發(fā)射；小波閾值；信噪比；均方根誤差值；頻譜特征

隨著環(huán)境治理力度的不斷加大及國家能源結構的調(diào)整，天然氣作為一種清潔能源越來越被重視。同等熱量，天然氣的二氧化碳排放量為煤炭和石油的56%和71%，氮氧化物的排放量為煤炭和石油的20%。管道運輸是天然氣的主要運輸方式，閥門作為管道運輸?shù)闹匾M成部分，其主要功能是接通或切斷管路介質(zhì)的流通，改變介質(zhì)的流動方向，調(diào)節(jié)介質(zhì)的壓力和流量，保證管路和設備的正常運行。在實際工作中，由于運輸或者安裝不當很可能造成閥門的內(nèi)漏，并且這種內(nèi)漏不容易被發(fā)現(xiàn)［1］。閥門一旦出現(xiàn)內(nèi)漏，會在短時間內(nèi)造成閥門損壞，并且對管道的安全運行帶來嚴重的威脅。

聲發(fā)射作為一種新型的檢測技術［2］應用在閥門內(nèi)漏檢測上，被證明具有良好的效果。本文采用自主開發(fā)的聲發(fā)射儀器，在現(xiàn)場和試驗室內(nèi)采集高壓下閥門內(nèi)漏信號，對閥門內(nèi)漏做出定性和定量分析。通過大量的現(xiàn)場試驗，采集的聲發(fā)射信號中包含有大量的噪聲，對閥門內(nèi)漏的檢測產(chǎn)生較大的影響。本文對聲發(fā)射信號采用改進的小波閾值進行去噪處理，對重構的信號進行時頻特性研究［3］，得出聲發(fā)射信號的頻域峰值和峰值頻率，探究高壓下閥門內(nèi)漏的聲發(fā)射信號特征。

1 聲發(fā)射檢測機理

聲發(fā)射（A E）可以定義為物體或材料內(nèi)部迅速釋放能量而產(chǎn)生瞬態(tài)彈性波的一種物理現(xiàn)象，聲發(fā)射源釋放出的彈性波在結構中傳播時攜帶有大量結構或材料缺陷處的信息，用儀器檢測、分析聲發(fā)射信號可以對結構或材料中的缺陷進行檢測和定位［4］。

2 閥門內(nèi)漏檢測系統(tǒng)

試驗中采用的自主開發(fā)的聲發(fā)射檢測裝置試驗平臺如圖1所示。檢測裝置主要由聲發(fā)射信號傳感器（中心頻率為150kH z）、信號放大器（增益40dB±1dB）、四通道阿爾泰數(shù)據(jù)采集卡（單通道2MHz）、聲發(fā)射檢測軟件（LABVIEW和MATLAB聯(lián)合開發(fā)）組成。

試驗模型的承壓能力為12MPa，最大許用工作壓力為10MPa，噴管上下游管徑為DN80，內(nèi)徑為76．2m m。閥門的內(nèi)漏類型采用不同直徑的閥芯劃痕模擬閥門泄漏，采用氮氣作為試驗的氣源，上游和下游均為數(shù)顯壓力表，以及末端的流量計。

圖1 試驗平臺

3 基于改進小波閾值的信號去噪

小波閾值降噪方法是一種常用的降噪方法，具有降噪效果好、原理簡單，易操作的特點。但是傳統(tǒng)的閾值選取方法，硬閾值和軟閾值都存在的一定的缺陷。硬閾值去噪后的信號在閾值點處不連續(xù)，重構回的信號可能會出現(xiàn)振蕩，且容易出現(xiàn)吉布斯效應。軟閾值去噪函數(shù)雖然在閾值點處連續(xù)，但是存在著恒定的偏差，重構回的信號可能會出現(xiàn)模糊失真［5］。本文基于改進的小波閾值選取方法，科學的選取小波分解后的高頻系數(shù)和低頻系數(shù)的小波閾值進行去噪，相對于軟閾值和硬閾值去噪方法，提高了信噪比，降低了均方根誤差值。

改進的閾值選取為

式中：σ為噪聲的標準方差；N為信號的長度；j為分解尺度，隨著分解尺度的增加，閾值T會相應的減小。

改進的閾值函數(shù)表達式為

式中：n為調(diào)節(jié)參數(shù)，選用合理的調(diào)節(jié)參數(shù)，可以使改進的閾值函數(shù)合理地介于硬閾值和軟閾值之間，取得良好的去噪效果。

改進的小波閾值函數(shù)圖像如圖2。

圖2 改進的小波閾值函數(shù)圖像

3．1 評價標準

通過對采集的信號進行改進的小波閾值去噪后進行信號的重構，以信噪比和均方根誤差值作為評價標準，去噪后信號的信噪比Rsn越大，均方根誤差值Rmse越小，說明信號去噪的效果越好［6］。

式中：s（n）為采集的聲發(fā)射信號；＾s為去噪后的信號；M為采樣點數(shù)。

3．2 去噪實例

圖3為采集的聲發(fā)射信號，在M atlab中選取Daubechies小波函數(shù)，分解層數(shù)為3，采用不同的閾值去噪。

圖3 采集的聲發(fā)射信號

采用改進的小波閾值進行去噪處理，根據(jù)式（1）得出各層小波系數(shù)閾值，然后通過式（2）對每層的細節(jié)小波系數(shù)進行改進閾值處理，其中n取0．5，最后進行聲發(fā)射信號重構，得出的改進小波閾值去噪信號如圖4所示。

圖4 改進的小波閾值去噪后的信號圖像

不同小波閾值去噪評價的量化標準如表1所示，通過對比改進的小波閾值去噪函數(shù)具有明顯的優(yōu)勢。

表1 不同閾值去噪方法的評價

4 閥門內(nèi)漏信號特征提取

為了研究閥門內(nèi)漏信號的特點，進行了不同壓差和不同直徑的試驗研究，首先對采集的信號進行基于改進小波閾值的去噪處理，然后對重構信號進行時頻特性分析，得出信號的頻域峰值和峰值頻率等信號特征信息，研究不同的壓差和直徑對信號特征的影響。

4．1 同一直徑不同壓差下泄漏信號特征

圖5～7為劃痕直徑D為0．35mm，不同上下游壓差下的閥門內(nèi)漏信號的頻譜特征。

圖5 Δp＝0．4MPa時的聲發(fā)射信號特征

圖6 Δp＝0．6MPa時的聲發(fā)射信號特征

圖7 Δp＝1．0MPa時的聲發(fā)射信號特征

4．2 Δp＝0．6 M Pa不同劃痕的泄漏信號特征

圖8～10為上下游壓差△p＝0．6MPa，不同直徑劃痕的閥門內(nèi)漏信號的頻譜特征。

圖8 D＝0．35mm時的聲發(fā)射信號特征

圖9 D＝0．45mm時的聲發(fā)射信號特征

圖10 D＝0．55mm時的聲發(fā)射信號特征

由圖5～10可知，采集的聲發(fā)射峰值頻率主要集中在3．5kH z附近，并且隨著上下游壓差的增加和劃痕直徑的增加有所變化。表2是通過試驗數(shù)據(jù)提取的聲發(fā)射信號的特征參數(shù)頻域峰值和峰值頻域。

通過試驗數(shù)據(jù)的對比可以看出，同一直徑下，隨著壓差的增加，頻域峰值出現(xiàn)了明顯的上升趨勢，峰值頻率也出現(xiàn)了小幅的上升；同一壓差，隨著劃痕直徑的增加，頻域峰值也出現(xiàn)了明明顯的上升趨勢，峰值頻率小幅上升。

表2 聲發(fā)射信號特征

5 結論

1） 采用改進的小波閾值去噪，可以有效提高信號的信噪比，降低均方根誤差值，為聲發(fā)射信號的特征提取奠定了基礎。

2） 提取試驗室內(nèi)采集的聲發(fā)射信號的頻域特征，信號的頻域峰值主要集中在了3．5kH z附近，并且隨著壓差及劃痕直徑的變化有所浮動。

3） 隨著上下游壓差的增加，聲發(fā)射信號的頻域峰值明顯上升，峰值頻率也有逐漸增加的趨勢；隨著劃痕直徑的上升，聲發(fā)射信號的頻率峰值也會相應的增加，峰值頻率也隨之小幅上升。

［1］ 張海峰．天然氣管道閥門內(nèi)漏聲發(fā)射檢測系統(tǒng)設計及試驗研究［J］．石油化工自動化，2013，48（6）：10-13．

［2］ 董世方，同長虹．利用聲發(fā)射診斷技術在線監(jiān)測輸油氣管裂紋［J］．石油礦場機械，2009，38（4）：61-63．

［3］ 白小亮，韓新利．基于小波重構的輸油管線壓力信號降噪分析［J］．石油礦場機械，2009，38（11）：72-76．

［4］ Tonolini F，Saia A，Villa G．General review of develop-ments in Acoustic E mission methods［J］．International Jowrnal of Pressure Vessele and Piping，1987，28（5）：179-201．

［5］ 王遙遙．基于小波理論的信號降噪方法的研究［D］．武漢：武漢理工大學，2013．

［6］ 王宏強，尚春陽，高瑞鵬，等．基于小波系數(shù)變換的小波閾值去噪算法改進［J］．振動與沖擊，2011，30（10）：165-168．

Research on the Acoustic Emission Signai Feature for the Inner Leakage of Vaives

LIU Zhichao，ZHANGY oujiang
（College of Mechanical and Transportation Engineering，China Universitu of Petroleum，Beijing102249，China）

Valves have an im portant role in the transport of natural gas，and the safety operation of gas pipelines is threatened by valve inner leakage．T he acoustic emission signals are collected，and the im proved threshold de-noising algorith m is applied to signal analysis，in order to im prove the signal-to-noise-ratio，and decrease the root-mean-square-error（RMSE）value．T hen，the frequency do main peak and peak frequency of the de-noising signal are extracted to research the acoustic e-mission signal feature for the inner leakage of valve and lay the foundation for the valve leak de-tection．

acousticemission；thresholdde-noisingalgorithm；signal-to-noise-ratio；RME；spectral characteristics

T E973

A

10．3969／j．issn．1001-3842．2015．06．003

1001-3482（2015）06-0013-04

①2015-01-27

劉治超（1988-），男，河北廊坊人，碩士研究生，主要從事聲發(fā)射閥門內(nèi)漏檢測，Email：liuzhichaoboa＠163．com。