大型壓力輸水管道泄漏監測方法的試驗研究

2021-03-17 05:54:18林天翔馮少孔葉冠林朱新民車愛蘭

振動與沖擊 2021年5期

關鍵詞：信號

林天翔，馮少孔，葉冠林，朱新民，車愛蘭

(1.上海交通大學船舶海洋與建筑工程學院，上海 200240； 2.中國水利水電科學研究院，北京 100038；3.流域水循環模擬與調控國家重點試驗室，北京 100038)

在現代化的進程中，石油、水等液體資源的輸送問題一直廣為人們關注，尤其是水資源，與日俱增的城市用水需求促進了大型壓力輸水管道的發展，但由于大型埋地管道水壓大、管道材料性能劣化等原因導致近年來以爆管為代表的壓力流體管道安全事故頻發，僅2015年被媒體報道的爆管事故就高達178起[1]，這給國家造成了巨大的經濟損失和社會影響。

爆管的形式有兩種：突發式爆管和漸進式爆管，前者由水錘作用[2]和管路堵塞等引起；后者為管道局部泄漏引起，進一步發展將導致危害性集中泄漏[3]。對于突發式爆管，可以通過已有技術手段加以規范管理進行有效規避，但漸進式爆管成因復雜，難以避免，其爆管過程一般分為三個階段：平穩階段、漸變階段、突變階段。平穩階段壓力正常，無或僅有輕微泄漏，管道結構強度和穩定性未破壞。對于大型埋地輸水管道，維修工作所需費用較大，在平穩階段暫可不作處理。漸變階段處于過渡期，泄漏量增大，是爆管防治的關鍵階段。若漸變階段不及時預警，并進行維護，隨著損壞的進一步發展至突變階段，泄漏量將無法控制，導致管道發生爆裂解體。

目前防控爆管發生一般采用停水檢測的方式，定期檢查維護，這種方式存在一些局限性，監測時間不連續，往往在泄漏中后期發生二次破壞時才被發現，無法及時提供爆管預警。即使在最佳情況下，檢測員也不能可靠地確定泄漏孔的大小，不便采取進一步維修措施，所以一種連續高效的爆管預警及監測方法亟待研究，從而保障城市的用水安全。

國內外學者提出可以利用泄漏噪聲信號對管道爆管提供監測分析和預警指導。Anastasopoulos等[4]證明通過分析聲信號來實現管道泄漏的在線監測是一種十分有效的手段。Ahadi等[5]將塑料管道泄漏信號進行短時傅里葉變換和小波變換，對泄漏信號的時域特征方面進行了分析；Ozevin等[6]利用互相關函數確定泄漏信號到達時間差，引入幾何連通性，從而有效地確定了管道泄漏的多維空間位置；Sato等[7]用模式識別技術輔助聲學方法，提出了一種對采集地下泄漏管道的聲音和偽聲音樣本進行主成分分析的泄漏監測方法；Zhang等[8]為及時發現輸水管道的泄漏情況，提出了一種完整的泄漏聲信號相關器檢漏方案；劉敬喜等[9]從波傳播衰減特性方面對彈性介質中充液鋼質管道和PVC管道進行了研究。這些研究在一定程度上都肯定了泄漏信號對管道故障檢測具有重要意義，通過信號特征分析可以判斷泄漏的發生，但對管道泄漏發生時管道破壞程度無法進行評判。當泄漏量很小時，可能導致誤判；泄漏量過大時，檢修時間和措施應有嚴格標準，這樣泄漏事故危險性才能得到有效降低。

目前常用的管道泄漏噪聲的監測方法有聽音監測法[10]和聲波監測方法[11]等，它們利用傳感器在路面或管道外壁收集特征信號，再通過信號分析判斷管道泄漏的發生。但是，這些方法受環境噪聲影響大，只適用于埋設較淺的管道，有很大的局限性。對于大型壓力輸水管道而言，埋設地點一般選在輸水任務緊迫、需求量大的地區，沿線經濟發達，若開挖埋設連續監測設備，造成的社會影響和資金投入巨大，不具備可行性，且其埋深一般超過10 m，噪聲信號傳至地面時基本已完全衰減。為實現長期連續監測壓力管道的目標，本研究將水聲檢波器安裝在管道內對噪聲信號進行長期監測，此種方法既適用于新建壓力輸水管道，亦適用于已建成的壓力輸水管道，無需再次開挖埋設，滿足了輸水管道工程停水檢修期較短的要求，便于監測系統的維修和升級改造。與此同時，水聲檢波器被安放在管道內壁，泄漏噪聲的高頻成分在水體衰減較快，而低頻成分以振動信號的形式沿輸水管壁傳播，信號更接近泄漏源本身，受管道材料、土壤類型和環境影響較小[12-13]，故本研究認為水聲檢波器接收的大部分信號屬于振動信號。

本研究通過控制閥門開閉、孔徑大小和輸水管壓力變化來模擬實際運行管道的不同泄漏狀態。首先用安放在管道內壁的水聲檢波器采集泄漏狀態和非泄漏狀態下兩種原始振動信號，再經過濾波處理得到分析信號。通過比較分析信號的相關特性研究輸水管道泄漏信號發射機理，并研究管道破壞參量(管道運行壓力和泄漏孔面積)與泄漏振動信號特性之間的關系。

1 壓力管道泄漏監測原理

噪聲聲源一般可分為單極子源、偶極子源和四極子源三個階次。任何實際聲源都可看作是由一個分布系統下多個適當相位和幅值的單極子所組成的。對于振動聲學問題，前人研究較少，且往往僅通過數值模擬進行計算分析。不過Howe[14]的研究表示：所有聲源的發生原理都可以歸結于氣動聲學問題。毛義軍等[15-16]也對氣動聲學和振動聲學進行了相關性分析，證明了聲類比理論不僅能在氣動噪聲的監測方面有很好的應用，還適用于振動噪聲的監測，是一種普適的理論。同時，趙威等[17]采用變分形式的Lighthill聲類比方程來分析在管道內傳播的噪聲問題，也充分證明了聲類比方程在振動噪聲問題上的應用。這些研究為本研究提供了一個很好的解決思路，即參照聲類比理論來探究對振動噪聲的監測原理。

聲類比理論[18-19]在氣動噪聲問題上應用十分廣泛，它是Lighthill在20世紀50年代最先提出來的，其證明了在自由釋放狀態下泄漏聲功率與速度的八次方成正比，噪聲呈現四極子聲源特征，如式(1)

(1)

式中：v為流體泄漏速度；ρ為泄漏孔處流體密度；ρ0為流體初始密度；C0為當地的聲速；l為泄漏孔尺寸。

之后Curle[20]在Lighthill理論基礎上繼續研究，考慮了靜止固體邊界的影響，發現噪聲呈現偶極子聲源特征，且提出偶極子聲源的泄漏聲功率與速度的六次方成正比，但并未涉及運動固體邊界和流體的互相作用。而Ffowcs Williams和Hawkings應用廣義函數法將Curle的結果擴展到考慮運動固體邊界對信號的影響，得到著名FW-H方程[21]。

研究表明：管道泄漏聲由四極子聲源和偶極子聲源兩種聲源疊加產生[22]，故泄漏聲功率與流體速度的次方關系應介于6～8。同時，壓力管道的泄漏問題屬于流固耦合問題。一方面，流體與管道間的作用十分復雜，在泄漏過程中，隨著泄漏程度的增加，管道壓力下降，其邊界效應會有所減弱；另一方面，噪聲在水環境下的傳播發生衰減，泄漏聲功率變小。考慮到上述情況，本研究建立理論模型時設泄漏聲功率與速度的n次方(6≤n≤8)成正比，引入比例系數K，即：

(2)

假設流體密度、當地聲速等為定值，對式(2)進一步簡化得

PW=ηvnl2=λvnS

(3)

式中：η、λ均為常量比例系數;S為泄漏孔面積。

由伯努利方程知

(4)

式中：ΔP為管道泄漏前后壓力差；v0為管道內液位下降的速度；v為水射流速度；h為液位高度。

由于本研究研究對象是大型壓力輸水管道，漸變階段的泄漏孔徑一般小于20 mm，相對于輸水管徑而言極小，屬于小孔泄漏問題[23]。故管道內液位下降速度v0很小，可忽略不計。

即射流速度可表示為

(5)

將式(5)代入式(3)，得：

(6)

又因為泄漏聲功率與振幅A的平方成正比的關系，引入系數μ即

PW=μA2

(7)

聯立式(6)、(7)兩式得

(8)

管道泄漏時，泄漏孔處內外壓差是動態的，難以直觀有效地對壓差進行評判，并且對于大型壓力輸水管道而言，小孔泄漏模型引起的壓力變化較小，鑒此，本研究直接利用水管運行壓力F作為評價指標，認為水管運行壓力F的值近似等于(ΔP+ρgh)的值。

令F=ΔP+ρgh

(9)

則式(8)可變為

(10)

式中：λ、μ、n均為比例常量;ρ為定值。

從式(10)知振幅A與泄漏孔面積S和水管運行壓力F之間是冪函數關系。若水管運行壓力F一定，則振幅A的平方與泄漏孔面積S成正比；若泄漏孔面積S一定，則振幅A的平方與管道運行壓力F的n/2次方成正比。

對式(10)兩邊取對數，并歸納后得

(11)

式中：A為應變量，F、S為自變量；n為待求常數。

由式(11)可看出：信號振幅的平方與壓力和泄漏孔面積冪之積在分別取對數后呈現線性關系。為更加方便求解，令：

(12)

改寫式(11)得

(13)

2 試驗概要

為進一步驗證利用泄漏信號數據分析大型壓力輸水管道泄漏程度的方法，探究第一節推導公式中未知的待求系數的取值范圍，本研究共設計了14個工況的試驗來模擬運行管道發生泄漏時的特征。

試驗裝置的主體結構是一個長12 m，外徑1 m，管厚0.02 m的大直徑鋼管，沿管道底部中心軸線分別在內壁安裝一組閥門，并采用水聲檢波器作為泄漏噪聲傳感器。同時，水聲檢波器通過管卡也安裝在管道兩端部的內壁上，以便更加滿足實際工程中監測工作的要求，裝置如圖1所示。

圖1 試驗裝置圖Fig.1 Diagram of test equipment

水聲檢波器是圓柱形，以減少渦流振動。外管由聚氨酯材料制成，長25 cm，外徑4 cm，管厚2 mm。在外管中部內置一個壓電陶瓷式水聲換能器，并用凝膠填充。凝膠材料比水的密度略小，這使檢波器整體密度與水的密度基本相同，以保證水聲檢波器在水中處于平衡狀態，盡量減少其對試驗數據的干擾，如圖2所示。

圖2 水聲檢波器示意圖Fig.2 Diagram of the hydrophone

閥門孔直徑為2 mm、4 mm、8 mm、14 mm，試驗時將試驗管道置于大型高壓試驗臺上，通過打開閥門來模擬壓力管道破損引起的泄漏狀況。在每種泄漏狀態下對鋼管中的水分別加壓，從而得到不同壓力、不同泄漏孔徑下的信號。由于泄漏量較少時，泄漏信號特征不明顯，故本試驗在2 mm閥門孔徑下僅進行0.6 MPa和0.8 MPa兩種工況，其余每個孔徑都完成0.2 MPa、0.4 MPa、0.6 MPa、0.8 MPa四種壓力工況。具體過程為：在每個工況下，首先向管內充水加壓到設計壓力，然后穩壓并測量10 min，然后打開閥門模擬泄漏并采集數據10 min，最后泄壓，此為完成一個工況的試驗。

本試驗中數據采樣間隔為0.125 ms，數據個數為65 536，采集時間為8.192 s，連續記錄。試驗所用儀器具體技術參數如表1所示。

表1 試驗儀器技術參數

3 試驗結果分析

圖3為0.4 MPa壓力工況下所得的振動信號輸出波，1號、2號檢波器是閥門閉合時即非泄漏狀態下所記錄的波形，1#號、2#號是在8 mm泄漏閥開啟后即泄漏狀態下檢波器記錄的波形。從圖3可看出，1號和2號、1#號和2#號的信號特性基本一致，這說明振動信號沿管道左右兩個方向傳播過程中水壓力波動的影響很小，但不管是1號和1#號還是2號和2#號振動信號振幅變化極大，兩者相差約10倍，這有效地證明了壓力管道泄漏所引起的信號有足夠的強度能從背景噪音中被監測出來。其余工況下同樣可證明該結論，不再贅述。

圖3 0.4 MPa壓力下8 mm泄漏閥開啟前后加速度時程Fig.3 Acceleration time histories before and after opening of8 mm valve at 0.4 MPa pressure

(14)

(15)

當管道發生泄漏時，水管運行壓力、泄漏孔面積都會不同程度地影響著泄漏信號的傳播和特征規律。研究通過將泄漏孔面積和水管運行壓力作為單一變量，分別考慮在各組水管運行壓力下振幅隨泄漏孔孔面積的變化規律和各組孔徑下振幅隨運行壓力的變化規律，來驗證表達式(10)反映出的振幅A與泄漏孔面積S和水管運行壓力F之間的冪函數關系。

圖4和圖5是基于冪函數模型[Y=aXb]繪制出的數據擬合圖像，表2和表3為所擬合得到的最優冪函數表達式和可決系數。當壓力改變時，泄漏孔處湍流流場對空氣產生擾動，流速發生改變，流體與管壁的摩擦加劇，由圖4和表2可看出，在不同的孔徑下，函數次數均大于1，泄漏信號振幅隨著水管運行壓力增加而增加，且孔徑越大，泄漏信號振幅-運行壓力曲線越陡。表2中擬合出的函數次數基本符合n的取值范圍。由圖5和表3可看出，擬合函數次數在1/2左右，在各組水管運行壓力下，隨著泄漏孔面積的增加，泄漏信號振幅也不斷增加，但增加幅度減小，有變平穩的趨勢。

圖4 管道運行壓力對泄漏信號振幅影響Fig.4 Influence of pipeline pressure on leakagesignal amplitude

圖5 泄漏孔面積對泄漏信號振幅影響Fig.5 Influence of the area of leakage hole onleakage signal amplitude

表2 不同孔徑下管道運行壓力與泄漏信號振幅的擬合方程

這些規律與工程實際十分相符，在泄漏孔徑一定時隨著運行壓力增大，水的流速加快，泄漏信號必然會增大，沒有發生爆管之前信號強度不會發生較大衰減，但當泄漏孔面積不斷增大時，水管運行壓力也會受到泄漏面積的影響，故泄漏信號不可能無限增大，當泄漏破壞到一定程度后，泄漏信號將會趨于穩定，甚至略有降低。這給了檢測人員一個極為重要的提醒，在運行壓力較大時，一旦發現有泄漏跡象，數據的讀取一定要更加及時，否則估量的泄漏程度可能會偏小，給事故造成更大的損失。

表3 不同運行壓力下泄漏孔面積與泄漏信號振幅的擬合方程

結合第一章壓力管道泄漏機理分析，信號振幅的平方和泄漏孔面積冪乘與壓力的乘積在分別取對數后呈線性關系，且n在6～8。本研究通過取n=6、6.5、7、7.5、8，并結合試驗數據求得(X,Y)，從而來探究式(12)和式(13)。

將(X,Y)數據點表示在圖6中，并標注出趨勢線的方程和可決系數。由圖可知，Y和X之間都表現出明顯的線性相關關系，數據點擬合的趨勢線斜率大致相同，通過趨勢線斜率反算得到的n值在6.2～6.5，這與設定的n值相差較大。本研究是小孔泄漏問題，很小的泄漏孔面積計算得到的X值自然也較小，這就導致了數據點變化幅度較小、趨勢線斜率穩定的結果，但數據的離散性隨著設定n值的增大而增大。對于B(n)而言，它的范圍在4.28～5.34，隨著n的增加，B(n)有減小的趨勢。

為驗證理論公式的正確性，可進一步探究B(n)與n之間的關系。將式(12)中B(n)進行對數的基本變換，可得到一個明顯的線性表達式

(16)

同時，用圖6中擬合得到的B值與n值繪成圖像，如圖7所示，圖像符合線性表達式(16)特征。

擬合直線表達式為

B(n)=8.539 8-0.532 7n

(17)

利用B(n)代入式(11)～式(13)可得n的經驗值，具體計算過程由式(18)和式(19)示出，求得n≈6.4。