融合多信號源的地下風管泄漏監測系統設計

施 劍，羅 宇

(山東科技大學，山東 青島 266590)

0 引 言

新風及配套系統是地下實驗室基礎建設中的重要環節，應盡量降低環境本底輻射對實驗的干擾[1]，尤其是降低惰性氣體氡的含量。氡的放射性主要源于238 U系列衰變子體222 Rn。222 Rn及其子體發生α衰變和γ躍遷產生的α和γ射線會對低本底高純鍺γ能譜測量裝置以及暗物質、無中微子雙β衰變和中微子等稀有事件探測實驗構成本底干擾，限制實驗靈敏度的提升。某地下實驗室新風及配套系統使用氮氣沖刷屏蔽體的內腔，進一步降低了氡本底輻射干擾，同時保持實驗室內通風良好，有效降低了實驗大廳的氡濃度。另一方面，泄漏監測成為新風系統管道安全管理的重要難題，為防止氡進入新風系統，確保某地下實驗室新風系統安全運行，迫切需要研究通風管道泄漏監測的方法，實現監測技術的突破。

1 通風管道泄漏監測技術

由于工作原理和工作環境的限制，通風管道的工況與長輸管道存在很大區別，因此泄漏監測系統也面臨較大的技術挑戰，其主要技術難點表現為壓力低、管徑大，泄漏等故障信號強度低。根據設計資料，通風管道起始處壓力值約為12.9 KPa，末端直接接通屏蔽試驗區，因此其壓力接近環境氣壓。管道泄漏產生的聲波強度隨壓力的減小呈現出強勢的遞減。其次，通風管道的管徑較大——直徑為800 mm，厚度為27 mm，內徑為746 mm，因此，根據流體力學原理，當管道發生泄漏孔徑小于10 mm時，聲波強度較弱。由于以上兩個條件疊加，導致通風管道的泄漏監測難度極大。理論分析表明，相較于條件類似的中低壓氣體模擬管道(內徑小于89 mm，工作壓力0.2 MPa，泄漏孔徑3～10 mm)，通風管道的聲波信號強度低50倍以上。

2 融合多信號源的通風管道泄漏監測方法

2.1 通風管道泄漏監測技術發展現狀

當前較實用的管道泄漏監測技術有直接檢測技術(檢測泄漏液體的地表痕跡或其揮發氣體，或者采用人工巡線或機載儀器飛行巡線檢漏)和間接檢測技術(測量管道系統在泄漏時的壓力、壓力波、流量、聲音等物理參數的變化)[2]，后者是當前管網的主流檢測方法。本研究基于后者采用基于信號處理的方法——次聲波法、負壓波法[3-4]。

2.1.1 次聲波法

在壓力作用下，管道介質在管道泄漏瞬間會激發形成一個脈沖波信號，該信號沿介質向兩端傳播，經傳播衰減，可在幾十公里外接收到次聲波信號[5]。采用維納濾波法、自適應濾波法等分別濾除管道運行的背景噪聲和管道操作中產生的各種干擾，提取增強后信號的時域、頻域、倒譜等特征向量，輸入識別器進行模式分類。實際上，管道因壓力、溫度、流體特性、背景噪聲等物理參數不同，運行存在巨大差異。為了使實時識別器模型更快更好地適應管道的現場運行狀況和操作干擾，提高識別精度，可以利用這些數據對通用模型實施訓練。

2.1.2 負壓波法

如圖1所示，泄漏點的壓降沿管道向兩端擴散，形成的負壓波的傳輸速度等同于流體中聲波的傳播速度[6]。因此，根據至上游站的距離L、負壓波傳播到上、下游站的時間(t1、t2)之差以及管輸介質中負壓波的傳播速度a，利用式(1)可以確定泄漏點至上游站的距離x[7]：

圖1 負壓波檢漏定位原理

(1)

t1、t2和a是影響泄漏點定位精度的關鍵參數。t1、t2與液體密度(隨溫度變化)、管材彈性系數等因素有關；在管線流溫變化較小時，可將參數a看作常數，反之則需對a進行修正[8]。一般采用網絡時間同步器技術保證數據同步，利用小波變換等技術在大量工業噪聲中準確識別泄漏產生的弱負壓波[9]。對于可能出現的泵與管道的調節操作產生的負壓波，可以結合負壓波法與流量輸差檢漏，加強對流量變化的分析，提升檢漏的靈敏度[10]。

2.2 融合多信號源的風管檢漏方法

針對管道工作壓力低、管徑大、泄漏等故障信號強度低的技術難點，采取一種融合管道內外部聲波等多信號源的泄漏監測方法——管道發生泄漏時，氣體從泄漏點流出，將產生頻率成分極其復雜的聲學信號，包括次聲波信號、可聽聲信號和超聲信號。采用多種精密傳感器，采集管道內部和外部聲波等多種信號源，通過信號放大濾波、信息融合等處理方式，提升管道檢漏的靈敏度[11]。

3 基于融合多信號源方法的通風管道泄漏監測系統

3.1 系統架構

風管泄漏監測系統原理圖如圖2所示。該系統采用融合管道內部和管道外部聲波等多信號源的管道泄漏監測方法實現對管道泄漏、堵塞等安全事件的監測和定位[12]，其主要設備是監控終端和泄漏監測服務器。風管安全監測系統運行需要計算機通信網絡支持。

圖2 風管泄漏監測系統原理

(1)監控終端。

包括聲波傳感器、網絡時間同步器和信號處理機等部件。用于采集管道內、管壁、管道外的聲波和震動信號，將其傳輸到泄漏監測定位服務器。監控終端還具有自檢功能，能夠實時檢測并顯示傳感器、網絡時間同步器等設備的工作狀況。

(2)聲波傳感器。

主傳感器采用管道內/管壁/管道外聲波信號和震動傳感器。聲波傳感器敏捷地將這些聲波信號轉換為電流信號傳輸至前端處理模塊。為有效獲取管壁震動信號，震動傳感器采用高靈敏度加速度傳感器和聲傳感器。

(3)信號調理模塊。

調理泄漏產生的聲波信號(在工況限制下信號較弱，傳輸衰減較大)并提取出有效信號傳輸給監控終端，同時實時監控傳感器工作狀態，一旦出現異常，在第一時間將故障信息發送給監控終端，保證系統正常工作。

(4)泄漏監測定位服務器[13]。

其硬件構成是性價比和穩定性高的PC服務器，其軟件構成是具有自主知識產權的管道泄漏監測軟件。主要匯聚來自不同地點的監控終端數據，實現監控終端與系統軟件(用于處理和識別來自各終端的聲波數據，判斷是否泄漏，并依據聲波信號到達各終端的時間差及管網拓撲定位泄漏點)的通信，建立并維護各終端的通信信道；利用各網絡時間同步器時鐘信號對其發送的數據進行精確的時間同步。

(5)通信系統。

監控終端將聲波數據經通信網絡傳送至服務器。風管安全監測系統通常直接使用管道SCADA系統現有的通信網絡。使用已有光纖網絡，并加密監控終端與服務器之間傳送的數據，能夠保障公網中通信的可靠性。系統有嚴格的數據完整檢查和出錯重傳機制，保證全部數據被準確可靠地傳遞，在惡劣網絡環境中能正常工作。

(6)軟件接口。

風管泄漏監測系統與SCADA系統、人機界面及其他第三方軟件采用OPC標準進行通信。系統可以通過OPC接口從SCADA系統獲取壓力、溫度和流量等數據，以進一步提高系統可靠性，降低誤報率。通過OPC接口向人機界面軟件，如Citect、IFix和Labview等提供系統運行狀態、管道泄漏報警燈信息。用戶在人機界面的各種操作也通過OPC接口傳遞給系統核心模塊。通過OPC接口和三參數法管道泄漏監測系統、模擬仿真系統、管壁聲波預警系統、管道光纖預警系統、視頻監控系統等等進行通信，實現較高的靈活性。

3.2 系統設計

通風管道泄漏發生后，管道內部高速流動的氣體(風速9.6 m/s～11.6 m/s)將會通過泄漏口噴出，在發生泄漏瞬間，氣體噴出將形成一個沖擊波，產生頻率成分極其復雜的聲學信號，包括次聲波信號(<10 Hz)、可聽聲信號(20 Hz～20 kHz)和超聲信號(>20 kHz)?？陕犅曅盘柡头浅Ｎ⑷醯拇温暡ㄐ盘枌⒃谛孤┌l生后持續產生。聲學信號的高頻段沿著管道內介質、管壁及管道外空氣傳播衰減極快，作用距離很短。根據伯努利方程及氣體流動性方程，以及泄漏口面積A、容器內氣體絕對壓力p1、氣體摩爾質量M、摩爾氣體常數R(取8.314 J/mol·K)、容器內氣溫T1、環境絕對壓力p、泄漏口氣體的臨界壓力p1、氣體等熵指數k等參數，可以推導出氣體流泄漏強度Qm的計算公式：

(2)

由于通風管道內部運行壓力很低，氣體在泄漏口處于亞音速流動態。如圖3，通過沿管道每隔一段距離連續安裝聲波傳感器陣列和加速度傳感器陣列對管道運行狀態進行監測。

圖3 管道泄漏監控定位原理

一旦發生泄漏，管道中產生的某個頻段的聲波將通過管內氣體傳播，并將通過管外空氣傳播至兩端最近的風壓聲波傳感器陣列。同時，通過管壁振動傳播至兩端最近的風壓加速度傳感器陣列。利用一組傳感器陣列對信號的DOA估計，或者利用兩組傳感器陣列對信號進行球面交匯解算，再根據管道直徑和弧面計算出泄漏點的位置。根據由點聲源產生的聲功率Lw(基準聲功率為1 pw)、指向性校正Dc(全指向性為0 dB)以及從點聲源到接收點聲傳播時全部倍頻帶衰減損失A，可由式(3)計算出接收點位置的聲功率Lgr[14]：

LfT(DW)=Lw+Dc-A

(3)

根據幾何發散引起的衰減Adiv(Adiv=[20lg(d/d0)+11]dB，其中d表示由聲源到接收點的距離(m)，d0為參考距離1 m)、地面效應引起的衰減Agr(Agr=4.8-(2hm/d)[17+(300/d)]≥0 dB，其中d表示由聲源到接收點的距離(m)，hm表示傳播路程的平均離地高度(m))、加屏障引起的衰減Abar、其他多方面效應引起的衰減Amisc以及大氣吸收引起的衰減Aatm(Aatm=αd/1 000，其中α為大氣衰減系數(db/km)，大氣環境下的衰減系數α見表1)，可利用式(4)計算出A的值：

A=Adiv+Aatm+Agr+Abar+Amisc

(4)

表1 倍頻帶噪聲大氣衰減系數α

綜上，某地下實驗室的溫度常年不高，按10 ℃計算，當距離為20 m時，Adiv=37 dB，Aatm=0.656 dB(對于4 kHz)，Agr=4.47 dB(離地0.1 m計算)，共衰減約42.126 dB；當距離為100 m時，Adiv=51 dB，Aatm=3.28 dB(對于4 kHz)，Agr=4.76 dB(離地0.1 m計算)，共衰減約59.04 dB。以上初略計算表明，隨距離增大(過100 m后)，主要衰減由幾何發散及大氣吸收所引起，幾何發散引起的衰減值和大氣吸收引起的衰減值與距離分別呈指數關系和線性關系。聲波傳感器的接收靈敏度大部分位于-48 dB～-60 dB的區間。為了使聲波傳感器能更有效地接收到泄漏產生的中低頻聲波，沿管道每隔20 m設置一組風壓聲波傳感器。另外，測試實驗表明，在進行管壁音波信號采集時，加速度傳感器的有效作用距離大約為1 000 m，因此選擇沿管道每隔500 m設置一組風壓加速度傳感器。

3.3 測 試

3.3.1 數據采集

選取三根風管其中一根的某些典型測試點進行測試驗證。在最上面一根風管的進風口處、最中間段以及風管末端的兩組傳感器之間開三個測試孔，每個測試孔分別設置泄漏孔徑為9 mm、6.76 mm、4.5 mm的限流孔板。進風口處的特點是風壓最大(測試時運行壓力為0.01 MPa)、噪音最大，風管末端的特點是風壓最小、噪音最小，最中間段的特點是風壓和噪音適中(測試時運行壓力為0.005 MPa)。通過對這三個典型測試點不同的泄漏孔徑進行放氣測試，優化系統參數，從而使得系統性能達到最優。用于典型測試點的針型閥安裝如圖4所示。

圖4 風壓監控泄漏測試方案示意圖

總共采集到36組數據目錄列表，每個目錄下對應若干采集波形，如圖5所示。其中，音軌-2.wav、音軌-3.wav、音軌-4.wav、音軌-5.wav分別為聲波傳感器陣列四個通道的原始數據，音軌.wav為陣列信號處理增強后的數據，音軌-6.wav為其余數據。

圖5 采集到的36組波形

3.3.2 數據處理

如圖6所示，選取展示36組數據中的一組，自上而下第一個波形為陣列信號處理增強后的數據，后四個波形分別為聲波傳感器陣列四個通道的原始數據?？煽闯觯涍^陣列信號處理，放氣聲信噪比有一定程度提升。

圖6 對原始數據進行陣列信號處理

3.3.3 測試數據分析

程序中設置數據源：(r"/home/blursj/work/DATA-CJPL/skd-j6/20191231/201912311458-m/音軌.wav", "rb")。選擇該組數據，放氣時刻為2019年12月31日14點58分，根據原始記錄表，對應距離為30米管道運行壓力為0.005 MPa模擬風管管道處于中間段的泄漏孔徑為6.75 mm的泄漏數據。經信號預處理和檢測算法[14]，分析過程和結果如圖7～圖9所示。其中圖7為經過陣列信號處理增強后的聲學數據，圖8為信號處理中特征數據三維展示圖，圖9為放氣聲端點檢測算法處理結果圖?？梢钥闯?，作用距離為30米遠處，相對安靜情況下，雖然采集到的放氣的聲音基本淹沒在背景噪聲中，但是信號處理后的特征數據還是比較明顯，因此檢測算法得到的對應放氣聲所在的檢測值出現明顯的尖峰，通過歸一化處理能夠成功檢測到有效的泄漏事件。

圖7 經過陣列信號處理增強后的原始聲學數據

圖8 信號處理中特征數據三維展示

圖9 放氣聲端點檢測算法處理結果

4 結束語

經實際放氣測試驗證，基于融合多信號源方法的底下通風管道泄漏監測系統，在檢測靈敏度方面，可以對大于管道設計流量的3%的泄漏進行報警定位；定位誤差小于10米；在反應時間方面，能實現在泄漏發生后的300秒內做出正確的泄漏報警；在數據管理方面，具備有關管道一年以上泄漏歷史數據的存儲、查閱功能。由于通風管道現場工況的差異，系統實際性能指標可能受相應管段的背景噪聲、運行壓力等因素影響[15]。