船舶管路系統泄漏定位實驗研究

吳紹科，付立東，張躍文，張 鵬

(大連海事大學 輪機工程學院，遼寧 大連 116026)

船舶管路系統泄漏定位實驗研究

吳紹科，付立東，張躍文，張 鵬

(大連海事大學 輪機工程學院，遼寧 大連 116026)

船舶管路是船舶的重要組成部分，由于外部環境的惡劣，管路泄漏不可避免，對管路泄漏的監測定位尤為重要，針對這個問題，本文分析了管路泄漏機理，搭建了船舶管路泄漏定位實驗臺，選用小波變換對采集信號進行濾波處理，進而導入流體網絡模型中，選用了±3 kPa作為閾值判定管路泄漏，最后運用壓力梯度法進行泄漏定位，完成了船舶管路的泄漏定位檢測。

泄漏定位；小波變換；流體網絡；壓力梯度法；實驗

0 引 言

船舶管路長期處于強噪聲、強振動、高溫、潮濕甚至腐蝕的狀態下，難以避免發生管路泄漏事故，有些泄漏輪機值班人員無法及時發現，會直接影響船舶各系統的正常運行，進一步影響船舶的安全航行，甚至導致人身傷亡等重大安全事故[1]。對船舶管路泄漏的及時發現及定位，有著重要的意義。Matthaios Bimpas等[2–3]在2010年利用地質雷達檢測地下管路的泄漏；A.Lay-Ekuakille等[4]提出用多維濾波器對角化方法檢測管路的泄漏故障。隨著故障診斷技術的高速發展，管路泄漏檢測技術已經成為融合多技術、涉及多學科的一項綜合性研究內容[5–6]。檢測技術主要分為基于硬件的和基于軟件的方法[7]。基于軟件的負壓波法[8]和壓力梯度法[9]由于設備要求簡單，檢測及時，被廣泛用于實用。壓力梯度法用普通傳感器即可進行，成本低于負壓波法[10]。但是至今對于壓力梯度法的應用還很少，沒有實現可行的工程應用。

本文分析了船舶典型船舶管系泄漏機理后，搭建了船舶管路泄漏定位實驗臺，選擇了適當的流量計以及壓力變送器進行實驗數據的測量和采集，并運用了小波變換法對采集數據進行處理。進而按照流體網絡的知識計算管路上的各參數，對流體網絡模型進行實驗驗證，在此基礎上作出泄漏的判斷，最后選擇了壓力梯度法并輔以壓力點分析法對泄漏點進行定位，實現了對船舶管路泄漏的定位檢測。

1 實驗臺的搭建

1.1 實驗臺設計原理

圖1為船舶管路泄漏實驗平臺的原理圖。整個系統由水箱、離心泵、流量計、截止閥、單向閥、手動調節閥、壓力變送器、溫度傳感器及相關連接管路組成。在實驗室中按照原理圖搭建了船舶管路泄漏實驗平臺，利用手動調節閥作為漏點，控制泄漏，并模擬不同程度的泄漏，在2個泄漏點的兩端分別安裝2個壓力變送器，在水箱出口處安裝流量計，利用數據采集卡實時采集管道的壓力數據和流量數據。

1.2 實驗臺的選型與搭建

在硬件方面，數據的采集主要使用了研華的PCI-1712高頻數據采集卡，配合采集壓力的高頻壓力傳感器CYG系列壓力變送器，實現高速有效實時的對壓力數據進行采集，采集頻率1萬次/s。數據的收集主要使用了MCGS1061Hi型觸摸屏。通過與其他相關的硬件設備結合，可以快速、方便地開發各種用于現場采集、數據處理和控制的設備。如圖2所示，用MCGS設計的用戶界面設計圖，圖中的表格涵蓋了所有所測的數據，并實時動態變化。

實驗前通過標準S型熱電偶對測溫設備Pt100熱電阻進行標定，在實驗溫區20℃～80 ℃范圍內，實驗用的熱電阻與標準熱電阻相差基本小于0.15 ℃。這表明熱電阻的精度可靠。壓力傳感器、流量表均在相應廠家進行了標定，與更高精度的測量元件相比，誤差一般在0.5%以內，各個傳感器的精度均滿足實驗要求。

啟動離心泵，運行一段時間，排盡各循環管道中的空氣。離心泵工作穩定后，開始進行強制泄漏操作，打開泄漏點調節閥，記錄泄漏時間點，便于最后進行時間大致對比，并將漏出的水引至量桶內，一段時間后關閉閥門，測量泄漏量。流體經過離心泵和止回閥后，會依次通過P1，P2，P4，P5，P3這5個高精度壓力變送器，壓力變送器會測量并采集這5個壓力點的壓力數據。在本實驗中，壓力的數據最為重要，采集后的壓力數據進行處理和分析可以對泄漏點進行定位。實時采集數據，進而進行分析利用。

2 基于小波變換的數據處理

實驗過程中由于外界環境以及本身流態的影響，所采集的數據帶有噪聲。如果不對數據進行影響，則會造成最終結果的不精確。這里選用小波變換的方法對數據進行處理。

2.1 小波變換理論

氣、液、超臨界CO2相態及物性計算模型研究………………………………………………………………王 慶，吳曉東（2.11）

其中a，b∈R，a≠0。

對于給定能量有限信號f（t），其連續小波變換為：

通過式（3）和式（4）不難看出，小波分析的基本原理就是通過增加或者減少尺度a得到信號的低頻和高頻信號進行分析，最終實現對信號不同時間尺度和空間特征的分析[12]。

2.2 小波基的選擇

小波函數具有相似性、對稱性等特點[14]，其中相似性對于去噪效果的衡量是一個很重要的指標。因此，由圖4可以得出運用haar小波基和sym8小波基去噪效果好。對于連續較差的信號，haar小波基去噪比sym8效果好；對于光滑性較好的信號，sym8去噪效果好[15]。因此選用sym8作為去噪小波基。

3 管路系統泄漏定位實驗

3.1 基于流體網絡的管路泄漏檢測

在分析問題當中，運用流體網絡的知識，可將海水管路轉化為電路模型圖[16]，因此分析管路泄漏問題的時候，可以轉化為求解電路中各節點的電壓、電流以及電阻的問題。如圖4所示，即為海水管路的電路模型[17]：

根據電路有關知識，有式（5）成立：

在管路系統中，壓力源的壓力等于各個壓力阻抗壓力降之和，如式（6）：

同時，根據電路模型歐姆定律以及電路節點定律推及流體網絡可知[18]：

式中：Zi為流阻；QM為流量。

因此只要知道管路中兩端之間的壓差，可將管路中的壓力計算轉化為電路中的電壓計算。

搭建的實驗臺如圖3所示，管路DN50，在管路設置有壓力傳感器和泄漏點，實驗管路總長為14 m，分為4個節段，傳感器1和2距離2.8 m，傳感器2和4長度4.6 m，傳感器4和5長度2.0 m，傳感器5和3長度4.6 m，根據流體網絡知識進行驗證。

實驗條件下流量計顯示流量為6 m3/h，求得管路的平均流速為0.855 m/s，計算得到雷諾數Re=3.42×104，流體處于紊流，計算紊流下流阻為：

因此在傳感器2和4距離上的阻抗有：

所以阻抗值的大小為|Z|=1 170，所以有：

采集到傳感器2和4的數據，經過小波變換處理后得到的結果如圖5所示。

從采集的數據，結合流體網絡計算可以得到，發現管路在未發生泄漏時，壓力產生波動都在壓力采集點平均值±3 kPa范圍內，因此設置變化范圍閾值為±3 kPa，當采集點壓力超過±3 kPa時可以認為發生泄漏。

3.2 基于壓力梯度法的泄漏定位研究

管路發生泄漏后，實驗采集數據如圖6所示，經過測量，泄漏量為10%，經過計算泄漏后各個傳感器平均值如表1所示。

有壓力梯度法定位公式計算可得[19–20]：

距離P1點的距離為4.8 m，管路實際的泄漏點位置為5.1 m，定位誤差為5.8%?？紤]到傳感器的量程、精度和傳感器安裝環境對定位誤差的影響，這個誤差可以接受。

4 結 語

本文搭建了船舶管路泄漏定位實驗臺，選擇了適當的流量計以及壓力變送器進行實驗數據的測量和采集，并運用小波變換法對采集數據進行處理。進而按照流體網絡的知識計算管路上的各參數，主要對壓力傳感器2和4進行計算，對流體網絡模型進行實驗驗證，在此基礎上將±3 kPa作為泄漏判斷的標準，最后選擇了壓力梯度法對泄漏點進行定位計算得到距離P1點的距離為4.8 m，誤差為5.8%，分析了誤差產生的原因，實現了對船舶管路泄漏的定位檢測。

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Experimental study on ship pipeline leakage and location

WU Shao-ke, FU Li-dong, ZHANG Yue-wen, ZHANG Peng
(College of Marine Engineering, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China)

Pipe is an important part of the ship, the pipeline leakage is inevitable due to the bad external environment.So the pipeline leakage monitoring and positioning is particularly important. The ship pipeline leakage localization experiment table is built based on the analysis of the pipeline leakage mechanism. Then the wavelet transform is used to filter the signal noise, and the signal that is filtered is imported in fluid network model. The model proves that ±3 kPa could be a threshold to determine whether the pipeline leakage or not. Finally pressure gradient method is used to locate the location that complete the aim of pipeline leakage detection and location.

pipeline leakage detection and location；wavelet transform；fluid network；SPRT；experiment

U664.1

A

1672 – 7649(2017)09 – 0164 – 05

10.3404/j.issn.1672 – 7649.2017.09.033

2016 – 08 – 03；

2016 – 10 – 08

中國船級社資助項目 (9215294)

吳紹科(1992 – )，男，碩士研究生，研究方向為管網狀態監測。