天然氣管道次聲波泄漏監測技術分析

張瑜

(中海石油氣電集團技術研發中心，北京 100028)

0 引言

管道運輸已成為天然氣長距離輸送的主要方式。隨著管線增多、管齡增長、以及不可避免的腐蝕和自然或人為損壞等原因，管線泄漏屢見不鮮，造成了嚴重的資源浪費、經濟損失及人身安全威脅。管道泄漏在線監測技術成為天然氣管道泄漏安全預警的有效手段之一，該技術對管道的運行狀態進行實時監測，當發生泄漏時可在極短的時間內發出警報并準確定位，管道公司可及時做出應急響應，有效的控制管道泄漏損失及危害。由于天然氣的可壓縮性，在輸油管道上效果良好的方法用在輸氣管道管道上，靈敏度及可靠性就大為降低，如負壓波法、瞬態模型法。相比其他泄漏檢測方法，次聲波泄漏監測技術具有響應時間快、靈敏性好、定位準確、誤報率低、性價比高等優勢，在國內外天然氣管道中應用較多。本文將對該系統的檢測原理、定位方法及關鍵技術的研究方法進行總結分析。

1 次聲波泄漏監測技術原理

1.1 泄漏監測方法

當天然氣管道發生泄漏時，氣體噴出摩擦管壁、穿過漏點時形成的渦流產生聲波，特別是窄孔泄漏過程中，氣體在橫截面上流速的差異產生渦流而形成強烈的聲波信號，聲波信號會沿著管道內的氣體向管道上下游傳播，泄漏聲波頻譜跟介質種類、壓力、漏孔大小、管材等因素有密切關系。在音波傳播過程中，聲波信號的高頻成分迅速衰減，只有低頻成分(即次聲波)可傳播較遠的距離，在管道兩端安裝的次聲波傳感器就會捕捉到次聲波信號，信號處理分析系統在對采集到的次聲波信號進行降噪、特征提取、模式識別等分析，判斷管道是否發生泄漏。

1.2 定位方法

根據次聲波傳感器接收到次聲波信號的時間差及次聲波在管道內氣體介質的傳播速度就可計算出泄漏點的位置。

式中：x為上游傳感器安裝位置與泄漏點距離(m)；L為上、下游站之間的距離(m)；a為次聲波的傳播速度(m/s)；ν0為介質流速(m/s)；Δt為上、下游站次聲波傳感器接收到泄漏信號的時間差，Δt=tl-t2，t1、t2為上、下游站次聲波傳感器接收到泄漏信號的時間。

2 關鍵技術分析

由于管道鋪設環境、泄漏孔徑、運行壓力等的不同，當發生泄漏時聲波信號也不相同，此外，當管道運行工況變化時，如泵啟停、泵速調節、閥門調節等，都會產生一些干擾噪音信號，這些因素都加大了泄漏信號提取和識別的難度，進而影響了泄漏檢測和定位精度。次聲波傳感器、降噪處理是獲取泄漏音波信號的關鍵，直接影響泄漏檢測的效果。信號識別是判別管道是否發生泄漏的關鍵，選擇合適的信號識別方法可有效降低泄漏誤報和漏報。

2.1 次聲波傳感器

次聲波傳感器主要作用是接收次聲波信號，它是精確的信號采集、特征分析和聲波源定期的基礎。它的好壞直接影響著整個系統的檢測精確性。次聲波傳感器的探頭為一個換能元件，是次聲波傳感器接收信號的關鍵。由于次聲波的信號超低頻特點，次聲波的探頭需要有足夠低的下限頻率靈敏度。目前常見的聲波探頭種類有很多，如：動圈式、駐極體式、電容式等，其中電容式傳感器靈敏度為8～30mv/Pa，次聲波泄漏監測系統傳感器要求的靈敏度為10～50mv/Pa，因此，電容式傳感器可用作泄漏檢測系統的次聲波傳感器。在選擇泄漏監測系統次聲波傳感器時，應考慮以下兩點：一是所應用的管道輸送介質特性；二是泄漏環境，如：泄漏信號的頻率范圍、管道壓力、泄漏點位置、泄漏孔徑大小等等。此外，還應根據應用環境，對次聲波傳感器的防水、防塵、防爆、耐高溫、耐低溫等性能酌情考慮。

2.2 降噪處理

天然氣管道是復雜的非線性系統，產生的聲波信號與背景噪聲極為相似，尤其在微小泄漏時，信號比較微弱，極易被背景 噪聲信號隱蔽，噪聲的存在會使泄漏信號識別困難，因此非常有必要進行信號降噪處理。信號降噪處理有很多方法，如：小波法、奇異值分解法等。每種方法適用的信號類別和范圍都有所差別，因此要根據噪聲和信號的特點，選擇合適的降噪方法，這樣才能獲得理想的降噪效果，即降噪后的曲線比較光滑，不產生虛假突變，最大程度的保留泄漏突變特征，并且不發生平移。由于天然氣管道泄漏產生的信號比較微弱，單一的降噪方法可能無法實現理想的降噪效果，多種方法結合成為首選。梁偉等人利用局部投影降噪法及小波變換理論，提取弱特征信號，突出信號突變拐點，提高了降噪效果[1]。金浩等人利用雙樹復小波與奇異值結合的降噪方法，對音波信號進行多層分解降噪處理[2]。武偉強等[3]通過信號尖端補償和小波變換處理，還原被舍棄的部分重要信號，對還原后的信號進行消噪，提高了系統的檢測精度。

2.3 信號特征識別

在進行降噪處理后，對于管道是否發生泄漏，需進行信號特征識別，常見的識別方法有：模式識別、神經網絡等。模式識別方法是對管道泄漏所產生的聲波信號進行特征值提取和模式分類，優點是快速高效且具有較強的抗干擾能力，但是它需要豐富的先驗知識。人工神經網絡方法是一種基于經驗的類似于人類的認知學習過程的檢測方法，該方法可以根據管道的各種工況進行自適應學習，具有良好的實時性，抗惡略環境和抗噪聲干擾能力較強[4]。這種方法也已經成為管道泄漏檢測信號特征識別的常用方法。唐秀家等基于人工神經網絡的管道運行狀況分類器能夠較為迅速準確預報出管道運行狀況，檢測管道是否泄漏，并且有較強的抗惡劣環境噪聲干擾的能力[5]。高炳坤等利用神經網絡來對消噪后的信號進行識別，能夠對信號是否為泄漏信號進行判斷并可以準確地定位泄漏位置[6]。

3 結語

次聲波泄漏監測系統是保障天然氣管道安全輸送的有效手段，在國內外的應用越來越廣泛，本文對次聲波泄漏監測系統的檢測原理、定位方法、信號處理等技術進行了闡述。次聲波泄漏監測系統檢測和定位原理簡單，但在系統設備尤其是次聲波傳感器選型，需要結合實際應用的管道環境和工況運行情況來優選合適的次聲波傳感器；此外，由于天然氣管道敷設環境和運行工況復雜，采集的聲波信號比較復雜，需采用合適的降噪方法和特征識別方法，來降低泄漏監測系統的誤報率及提高定位精度。