儲罐底板聲源辨識及定位方法研究?

邱楓　戴光　張穎　趙永濤　李承志

（1東北石油大學大慶163318）（2中國石油集團安全環保技術研究院北京100102）

儲罐底板聲源辨識及定位方法研究?

邱楓1?戴光1張穎1趙永濤2李承志1

（1東北石油大學大慶163318）（2中國石油集團安全環保技術研究院北京100102）

儲罐底板腐蝕是多聲源問題，在不同位置的腐蝕源可能同時發射應力波。這些聲源信號有時會重疊被傳感器接收，從而影響定位的可靠性。為此本文基于平面聲發射源能量定位方法的基本理論，進行了模擬儲罐底板定位實驗，提出了能量定位系數的修正方法。通過對實驗數據分析，發現快速獨立分量分析（FastICA）方法可以將同種聲源混合信號進行有效分離，并且基本保持原有波形特征，相干系數法可以實現對分離后的同源信號進行聚類，進而應用改進能量定位方法對聲發射源進行定位，從而對聲源辨識，判斷事件集中度提供依據。

模擬儲罐底板，聲發射，定位，識別

1　引言

隨著我國經濟的持續快速發展，常壓立式儲罐的規模越來越趨于大型化。國家和企業越來越關注其安全性和經濟性。聲發射檢測（Acoustic emission testing）技術以其不需停產開罐檢測等一系列優點成為目前國內外對儲罐底板腐蝕狀態進行安全評估的主要手段［1］。在應用聲發射檢測技術對儲罐底板腐蝕狀態進行檢測評估過程中，不僅要獲取聲發射信號，更重要的是了解聲源活動性和集中度，而聲源識別技術能夠反映缺陷聲源數量，以及實際缺陷聲發射活度［2］。因此在儲罐的腐蝕狀態聲發射檢測中，定位源作為檢測結果評價的一項重要指標，其結果具有很高的參考價值，對檢測結果具有一定的預見性［3］。

然而儲罐底板腐蝕環境十分復雜，往往在開罐檢驗時，發現儲罐底板表面腐蝕坑數量很多，無規律的分布在儲罐底板表面［4］。因此在某一時刻，在不同的點可能同時存在腐蝕聲源，其產生的信號不僅波形特征相似，頻率范圍也接近，若這些聲信號相互混疊，將造成定位事件數的丟失，甚至在聲源定位過程中存在偽定位。由于罐底聲源識別技術仍具有一定的局限性，及用于定位聲速的復雜性、現場信號類型的多樣性以及門檻值的限定性等因素，這些均會影響儲罐底板聲源定位的可靠性。為此，本文在前期研究工作［5］的基礎上，利用快速獨立分量分析將儲罐底板混合信號分離，對于分離后的信號相關分析同源聚類，進而采用參數定位方法對聲源進行識別。

2　模擬儲罐底板實驗方法

由于儲罐容積的大型化，而罐底缺陷信號的幅值較小，尤其是腐蝕信號，信號的衰減又較大，這樣極可能造成缺陷信號的漏檢和誤判［5］。因此在儲罐內部放置傳感器變得很有必要，該傳感器與儲罐外面的傳感器處在同一平面上，這樣可以增加定位區域的檢測覆蓋面積，防止AE信號的“丟失”。因此實驗選用圓形鋼板模擬儲罐底板，傳感器布置方案如下節所述。

2.1實驗系統及參數設定

本實驗采用常壓立式儲罐底板常用材料Q235碳素結構鋼所制成的圓形鋼板，其直徑為900 mm，厚度為8 mm；選用美國PAC公司生產的DP3I型傳感器，以及集成化更高、更適用于壓力容器檢測的第3代全數字化系統［6］。結合本文實驗所采用的材料及結構尺寸，經過多次實驗測試，最終設定系統有關參數PDT為300μs，HDT為600μs，HLT為1000μs。由于本實驗的定位聲源來自于2H（0.5）斷鉛模擬聲源，因此檢測門檻設為中靈敏度范圍的40 dB［7］。

2.2傳感器的布置方案及實驗內容

本實驗是將6個傳感器均勻耦合在圓板外圍，與此同時，在圓板中心耦合1個傳感器，傳感器布置簡圖如圖1所示，圖2為實驗實物圖。表1為1—6號傳感器坐標表。

圖1　傳感器布置與斷鉛位置示意圖Fig.1 Diagrammatic drawing of sensor layout and lead-break location

圖2模擬儲罐底板傳感器布置方案實驗圖Fig.2 Stimulated tank bottom sensor layout of experiment

按圖1所示傳感器布置方案，在圓板上耦合傳感器后，進行傳感器靈敏度標定，各通道的接收到的信號幅值均在97 dB以上，且波動不超過±2 dB，保證各通道傳感器的靈敏度基本相同。

分別在1和2，2和3，3和4，4和5，5和6，6和7傳感器連線的中垂線上斷鉛20次，記錄和保存各傳感器數據，為修正能量定位系數做準備。另外在圓板上隨機斷鉛10次，記錄并保存各次斷鉛位置及各傳感器的數據，如表2所示。隨機選取7次（序號1—7組）斷鉛數據用于確定能量定位系數，其余3（序號8—10組）次斷鉛數據作為盲源分離，同源聚類，定位驗證分析數據。

表1　各傳感器坐標表Table 1 Coordinates of each sensors

表2　10次斷鉛各通道能量值Table 2 Average energy of every channel received lead-break signals in ten times

3　結果與討論

3.1信號分離

儲罐底板的聲源情況一般比較復雜，往往呈現多信號的混合，而對于聲發射信號這種多通道、非平穩、非高斯信號，適用于盲源分離的獨立分量分析方法可以實現其混疊信號的分離。獨立分量分析［8］（Independent component analysis，ICA）是一種由盲信源分解技術發展的一種多通道信號處理方法，是一種在只有觀測數據且信號源混迭方法未知的情況下，對信號獨立源進行特征提取的一種信號處理方法［9］。該方法特點是可以將多通道觀察信號，按照統計獨立的原則，通過優化算法分解成若干相互獨立的成分，從而幫助實現信號的增強和分析。而在眾多ICA算法中，快速獨立分量分析（FastICA）算法以其收斂速度快，非線性最佳化，內存占用小等優點，而被廣泛應用。FastICA算法本質上是一種最小化估計分量信息的神經網絡方法，利用最大熵原理來近似負熵，并通過一個合適的非線性函數使其達到最優。具體算法參考文獻［10］。

為了驗證快速獨立分量對混合信號盲源分離的有效性，采集3次斷鉛（序號8—10組）各個通道接收到波形信號，分別如圖3（a）、4（a）、5（a）、6（a）、7（a）、8（a）、9（a）所示。以Matlab為仿真平臺，利用快速獨立分量分析方法對3次斷鉛信號的混合信號進行分離。利用3×3隨機矩陣對每個通道的3次斷鉛信號進行混合，隨機矩陣如表3所示。混合后的波形圖如圖3（b）、4（b）、5（b）、6（b）、7（b）、8（b）、9（b）所示，利用快速獨立分量分析方法對3次斷鉛信號的混合信號進行分離，各通道獨立聲發射信號分離結果如圖3（c）、4（c）、5（c）、6（c）、7（c）、8（c）、9（c）所示。

表3　各通道信號混合矩陣Table 3 Mixed matrix of each channel signal

圖3　3次斷鉛1通道原始波形、混合后的波形及分離后的波形圖Fig.3 Original，mixed and separated lead-break waveforms received by channel 1 in three times

圖4　3次斷鉛2通道原始波形、混合后的波形及分離后的波形圖Fig.4 Original，mixed and separated lead-break waveforms received by channel 2 in three times

圖5　3次斷鉛3通道原始波形、混合后的波形及分離后的波形圖Fig.5 Original，mixed and separated lead-break waveforms received by channel 3 in three times

圖6　3次斷鉛4通道原始波形、混合后的波形及分離后的波形圖Fig.6 Original，mixed and separated lead-break waveforms received by channel 4 in three times

圖7　3次斷鉛5通道原始波形、混合后的波形及分離后的波形圖Fig.7 Original，mixed and separated lead-break waveforms received by channel 5 in three times

圖8　3次斷鉛6通道原始波形、混合后的波形及分離后的波形圖Fig.8 Original，mixed and separated lead-break waveforms received by channel 6 in three times

圖9　3次斷鉛7通道原始波形、混合后的波形及分離后的波形圖Fig.9 Original，mixed and separated lead-break waveforms received by channel 7 in three times

將各通道分離后的波形圖與原始波形進行比較，可以看出分離后的信號從波形上很好地保持了原始信號的波形，只是在波形幅度和順序等方面發生了變化，實現了混合波形的分離，驗證了獨立分量分析法對混合波形分離的有效性，這為下面的多聲源聲發射信號的辨識提供了必要的準備。

3.2同源信號聚類

若要準確的識別聲發射源，對于分離后的波形，需要判斷哪些信號來自同一事件。而各傳感器收到的同一聲發射源信號應該具有比較高的相似性［11］。根據這一特點，基于互相關系數法對同一聲源信號進行聚類分析。設x=（x1，x2，···，xN），y=（y1，y2，···，yN）為被判定的兩個信號序列，其相關函數為

互相關函數是兩個不同信號x（n）和y（n）之間的乘積，這兩個被去除均值的信號之間存在共性部分（確定量）和非共性部分（隨機量），共性部分的相乘總是取相同符號，使得該部分得到累積加強，而非共性部分由于其隨機性相乘后有時取正號有時取負號，經過平均運算后趨于相互抵消。因此，兩個信號的互相關運算能夠將其共性部分提取出來并抑制掉非共性部分，互相關函數的最大值反映了兩個信號之間的相似性的程度。由于互相關函數的最大值是絕對量值，與信號幅值有關，不便于統一度量。因此，對x，y的最大值進行歸一化處理，得到兩個信號的互相關系數［12］。

互相關系數的值越接近1表明兩信號之間相似程度越高，來自同一個聲源的可能性越大。在聚類融合過程中，根據兩個信號之間的互相關系數是否超過閾值來確定其是否屬于同一個聚類。屬于同一聚類的信號則被判定來自同一聲源，為一個聲發射事件。這樣用相關系數法可以判斷兩個信號是否來自同一聲源。平均相關系數

式（3）中n′為聚類C中的信號數量。當ρ（x，C1）的意義在于判斷目標信號與已知聚類的相關性。設1，2，3，4，5，6，7通道接收信號集合依次為｛aa，ab，ac｝、｛ba，bb，bc｝、｛ca，cb，cc｝、｛da，db，dc｝、｛ea，eb，ec｝、｛fa，fb，fc｝、｛ga，gb，gc｝，利用相關系數法，以1，2，3通道接收到的信號為例進行相關分析，其相關性圖如圖10～12所示。

圖10　aa和ba信號相關性Fig.10 Correlation of aa and ba signals

圖11　aa和bb信號相關性Fig.11 Correlation of aa and bb signals

通過對信號進行譜分析發現，斷鉛信號的峰值頻率大約為30 kHz，由圖10～12可知aa，ba信號在30 kHz處相關系數最大，即相關性更大，故把aa和ba信號歸于同一聚類C1，即aa，ba∈C1。

圖12　aa和bc信號相關性Fig.12 Correlation of aa and bc signals

同理，由圖13～14可知ab，bb信號相關性更大，故把ab和bb信號歸于同一聚類C2，即ab，bb∈C2。顯然ac和bc信號歸于聚類C3，即ac，bc∈C3。同樣，對4—7通道進行類似上面的相關系數分析，可得到三個聚類C1，C2，C3，C1，C2，C3分別對應一個聲發射信號，且C1=｛aa，ba，ca，da，ea，fa，ga｝，C2=｛ab，bb，cb，db，eb，fb，gb｝，C3=｛ac，bc，cc，dc，ec，fc｝。多聲源聲發射信號聚類的完成表明多聲源的辨識成功，這為聲源信號的定位提供了基礎。

圖13　ab和bb信號相關性Fig.13 Correlation of ab and bb signals

圖14　ab和bc信號相關性Fig.14 Correlation of ab and bc signals

3.3能量定位

根據材料的聲壓衰減規律，基于傳感器的基本原理，振幅、聲壓與能量的關系，將聲壓與能量進行相關轉換，得到關于能量的衰減公式，如式（4）所示［13］。

其中，E為能量計數，α和c為能量定位系數。假設某一聲源處于某三個傳感器所構成的網格中，假設三個傳感器接收到的能量值分別為E1，E2，E3，三個傳感器與聲源的距離分別為x1，x2，x3，可得

分別以三個傳感器所在位置為圓心，以x1，x2，x3為半徑畫圓，三個圓的交點區域的平均位置即為聲源位置。

理論上當斷鉛位置與兩傳感器位置距離相同時，兩傳感器得到的數據應一致。然而由于本實驗中7個傳感器雖均采用DP3I型傳感器，但傳感器間也會存在局部差異，并且鋼板材質并不絕對均勻。實驗也發現，兩傳感器得到的能量數據并不一致。為了能夠減少誤差，有必要采集若干組數據對傳感器接收的信號數據進行修正。為此，沿相鄰兩傳感器連線的中垂線上斷鉛20次并采集數據，以1號、2號傳感器為例，如表4所示。

表4　1，2號傳感器連線中垂線上斷鉛的能量值Table 4 Lead-break energy of sensor 1 and sensor 2 on the midperpendicular（單位：個）

根據表4可知，1號、2號傳感器能量數據不一致，故需修正。根據1號、2號傳感器的散點圖（如圖15）不難看出，兩者大致成線性關系，其修正方程為y=0.9412x+931.93。同理，得2號、3號傳感器能量修正方程為y=1.2114x-139.41，3號、4號傳感器能量修正方程為y=0.7043x+2250.2，4號、5號傳感器能量修正方程為y=0.7705x-450.65，5號、6號傳感器能量修正方程為y=1.2198x-550.8，6號、7號傳感器能量修正方程為y=1.2741x+584.07。

圖15　1，2號傳感器接收能量值關系圖Fig.15 Energy relation of waves received by sensor 1 and sensor 2

根據傳感器能量數據的修正方程及兩傳感器距離聲源的距離，經計算得出參數α和c的平均值分別為，α=0.0003，c=8.6688。根據α和c的平均值，對8—10組斷鉛聲源進行能量定位驗證分析，結果如表5所示。

表5　能量定位結果Table 5 Results of energy location

上述數據表明，能量方法能夠應用于定位分析，并且可以估算聲源位置，但在工程實際中定位傳感器接收到的信號除了聲發射源產生的信號外。還會包含噪聲等干擾信號，定位精度會受到一定影響。如何排除干擾，提高該方法在工程實際中的定位精度還有待進一步研究。

4　結論

（1）快速獨立分量分析方法不僅對不同類型聲源的混疊信號有較好的分離效果，對同種類型聲源的混疊信號同樣可以較好的分離，并保持原有波形特性；

（2）相關系數法可以實現對不同傳感器接收到的同源信號聚類，即判斷哪些信號來自同一聲源，這對于識別聲源，判斷事件集中度有一定意義；

（3）基于參數分析的能量定位方法，對聲源的識別效果較好，本文提出的能量系數修正方法，可以減少由于材料等問題而造成的誤差，同時本文所述的針對罐底混疊信號進行分離，識別和定位方法，在一定程度上可以為聲發射對儲罐底板腐蝕評估提供依據。

致謝感謝黑龍江省教育廳化工過程機械重點實驗室、中國石油集團安全環保技術研究院HSE實驗室對本研究的支持。

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Research on acoustic source identification and positioning method of simulated tank bottom

QIU Feng1DAI Guang1ZHANG Ying1ZHAO Yongtao2LI Chengzhi1
（1 Northeast Petroleum University，Daqing 163318，China）（2 Security Environmental Protection Technology Research Institute China Petroleum Group，Beijing 100102，China）

The acoustic emission due to tank bottom corrosion is characteristic of multiple sources，i.e.the sources of corrosion in different locations may emit stress waves at the same time.The signals of these acoustic sources might be overlapped and received by various channels，and thus the reliability of source location would be affected.Based on the energy planar location theory of acoustic emission source，the positioning experiment of simulated tank bottom was conducted，and coefficient correction method of energy positioning was proposed. At the same time，through the analysis of experiment data，it is found that fast independent component analysis could separate the mixed signals of the same acoustic source，and keep the original waveform character to some degree.Moreover，correlation coefficient method can cluster the homologous signal after separation，and then improved energy positioning method could be applied to locate acoustic emission source，thus the identification of acoustic source and the judgment of events concentration can be directed.

Tank bottom，Acoustic emission，Positioning，Identification

TH49，TB553

A

1000-310X（2015）04-0364-09

10.11684/j.issn.1000-310X.2015.04.012

2014-11-19收稿；2015-04-25定稿

?中國石油天然氣集團公司科學研究與技術開發項目（2014D-460203），東北石油大學研究生創新科研項目（YJSCX2014-024NEPU），2015年安全生產重大事故防治關鍵技術科技項目（heilongjiang-0003-2014AQ）

邱楓（1987-），女，黑龍江富錦人，博士研究生，研究方向：聲發射檢測與信號處理。

E-mail：qiufeng1a2b3c@163.com