基于超聲波技術的城市地下天然氣管道腐蝕缺陷檢測方法

尚愷喆，劉曉進，陳紅麗

(中建七局第二建筑有限公司，安徽 合肥 230000)

城市地下天然氣管道在土壤環境里不可避免地會出現腐蝕問題，此問題將致使城市地下天然氣管道泄露[1-2]。研究相關資料可知，采取防腐蝕措施的天然氣管道使用壽命大于25年，未采取防腐蝕措施的天然氣管道會出現嚴重腐蝕，使用壽命極短。城市地下天然氣管道腐蝕問題包含內腐蝕、外腐蝕，城市地下天然氣管道腐蝕缺陷檢測技術也以內檢測、外檢測2種方法為主。因為天然氣管網分支較多，內檢測儀器目前還沒有在我國大量使用；外檢測方法可用于檢測天然氣管網，但是由于很多儀器與方法均存在局限性，抗干擾性也較差，檢測結果將存在誤差[3]。本文認為，只有將檢測儀器與智能檢測方法相結合，才可以實現城市地下天然氣管道腐蝕缺陷精準檢測。

超聲波檢測時，檢測速度極快，使用成本也較低。本文使用超聲波技術與智能分析算法相結合的模式，提出基于超聲波技術的城市地下天然氣管道腐蝕缺陷檢測方法，對城市地下天然氣管道腐蝕缺陷進行快速、精準的檢測。

1 方法研究

1.1 新型超聲波檢測裝置

本文所使用的新型超聲波檢測裝置結構如圖1所示。由圖1可知，新型超聲波檢測裝置主要由超聲波探頭、發射/接收電路、中央處理器、顯示器、人機接口、模擬放大電路構成。在此裝置中，探頭會發射超聲波，導入天然氣管道，提取天然氣管道缺陷腐蝕信號后，通過接收電路傳輸至模擬放大電路進行放大分析，在中央處理器實施缺陷腐蝕信號整理后反饋至顯示器[4]。

圖1 新型超聲波檢測裝置結構

1.2 腐蝕缺陷信號特征提取方法

提取天然氣管道缺陷腐蝕信號后，將所提取城市地下天然氣管道腐蝕缺陷信號樣本設為Y，Yh=(y1h，y2h，…，ymh)T表示樣本中缺陷信號m維特征向量，腐蝕缺陷的某個種類能夠描述成yh，yh的協方差矩陣Sy為：

(1)

(2)

求解協方差矩陣Sy的特征值，便可獲取城市地下天然氣管道腐蝕缺陷信號特征主成分，因此，求解方法是：

αjpj=Sypj

(3)

式中，αj為Sy根據降序的模式排列的特征值；pj為特征向量。

第j個樣本yj投影至特征向量pj之后，第j個樣本yj的主成分rji：

(4)

全部腐蝕缺陷特征向量都存儲在一個m維正交空間，為了獲取樣本yj的m維主成分，將樣本yj投影至此正交空間即可。假定r1，r2，…，rn是正交空間中前n個主成分，累積方差貢獻率：

(5)

如果前n個主成分累積貢獻率Sn不低于80%，便能夠將前n個主成分設成天然氣管道缺陷腐蝕信號特征向量。

前n個主成分：

R=PTY

(6)

式中，P為各個天然氣管道缺陷腐蝕信號特征值αj相應的特征向量；R為前n個主成分，表示城市地下天然氣管道腐蝕缺陷特征。

1.3 基于PSO-SVM的缺陷模式識別方法

1.3.1 支持向量機

(7)

(8)

式中，βj、βi為Lagrange乘數；bi為城市地下天然氣管道腐蝕缺陷種類中，第i個城市地下天然氣管道腐蝕缺陷特征樣本；bj為城市地下天然氣管道腐蝕缺陷種類中第j個城市地下天然氣管道腐蝕缺陷特征樣本；ai為城市地下天然氣管道腐蝕缺陷種類Aj中第i個城市地下天然氣管道腐蝕缺陷特征樣本；aj為城市地下天然氣管道腐蝕缺陷種類Aj中第j個城市地下天然氣管道腐蝕缺陷特征樣本；n為樣本總數量。

如果不可以通過一個超平面分離給定的樣本點，必須把低維的非線性問題在高維區間中變換成線性可分問題，需要通過核函數把全部樣本點映射至高維區間[5-7]。這時必須將原始線性狀態中內積計算φ(Aj)變換成核函數k(Aj，Ai)描述的內積計算φ(Ai)，則：

k(Aj，Ai)≤φ(Aj)，φ(Ai)≥φ(Aj)Tφ(Ai)

(9)

此時目標函數是：

(10)

(11)

此時的Lagrange乘數βj為最優值。

城市地下天然氣管道腐蝕缺陷模式分類決策函數：

(12)

式中，c為懲罰因子。

使用此分類決策函數，便可實現城市地下天然氣管道腐蝕缺陷模式識別。

1.3.2 粒子群算法

支持向量機的懲罰因子較大，模型的泛化性將變差，懲罰因子變小，模型的訓練誤差將較大；核函數參數k較大，便會出現學習欠缺問題，反之，將出現學習過度問題。所以，設置合理的支持向量機參數，對腐蝕缺陷識別精度存在直接影響[8]。

設置在E維目標檢索空間中，第j個粒子可代表一個E維的向量ζj=(ζj1，ζj2，…，ζjE)，ζjE是E維目標檢索空間中第j個粒子向量；第j個粒子的飛行速度是Uj=(uj1，uj2，…，ujE)，ujE是E維目標檢索空間中第j個粒子的飛行速度；個體極值即為第j個粒子當前檢索獲取的最佳位置，個體極值描述成qbest=(qj1，qj2，…，qjE)，qjE是E維目標檢索空間中第j個粒子的最佳位置；整體極值是粒子群當前檢索獲取的最佳位置，描述成fbest=(fj1，fj2，…，fjE)，fjE是E維目標檢索空間中第j個粒子群的最佳位置。

本文使用粒子群算法獲取支持向量機模型的懲罰因子、核函數參數最佳值[9-11]。詳細操作步驟是：①設置粒子群尋優的適應度函數，以城市地下天然氣管道腐蝕缺陷識別率為適應度函數，將各個粒子的位置與速度進行初始化[12]；②第j個粒子當前檢索獲取的最佳位置設成目前粒子的個體極值，整體極值設成粒子群當前檢索獲取的最佳位置；③分辨目前狀態是否符合停止條件，本文將停止條件設成最大迭代次數。如果迭代次數為最大值，便停止尋優，反之，更新各個粒子的位置與速度。更新方法是：

qjE=ujE+d1s1(qjE-ζjE)d2s2(qjE-ζjE)

(13)

ζjE=fjE+ujE

(14)

式中，d1、d2為學習因子；s1、s2為隨機數，取值區間[0，1]。

④更新粒子的個體極值與整體極值，跳轉至第③步驟，直至尋優停止，輸出目前尋優結果。

2 實例應用結果與分析

為測試本文方法是否可以準確檢測城市地下天然氣管道腐蝕缺陷，以大連市中山區某街道城市地下天然氣管道腐蝕缺陷進行檢測。先使用本文方法所用的新型超聲波檢測裝置提取城市地下天然氣管道腐蝕缺陷信號，再使用本文方法提取城市地下天然氣管道腐蝕缺陷信號特征，建立城市地下天然氣管道腐蝕缺陷特征樣本，詳情見表1。

表1 城市地下天然氣管道腐蝕缺陷特征樣本

使用本文方法對如表1所示的城市地下天然氣管道腐蝕缺陷特征樣本進行缺陷模式識別，將學習因子d1、d2的值依次設成1.6、1.8，最大迭代次數設成250，適應度曲線如圖2所示。懲罰因子與核函數參數依次設成98、0.02。

圖2 適應度曲線

在測試本文方法對城市地下天然氣管道腐蝕缺陷檢測效果之前，測試本文方法對城市地下天然氣管道腐蝕缺陷信號特征的提取效果，主要以可分性測度指標OA，B為測試內容：

(15)

圖3 可分性測度指標OA，B的測試結果

在上文設置下，本文方法對不存在腐蝕缺陷、菱形腐蝕缺陷、長方形腐蝕缺陷、不規則腐蝕缺陷的檢測結果如圖4—圖7所示。

圖4 不存在腐蝕缺陷的天然氣管道檢測結果

分析圖4—圖7可知，本文方法對城市地下天然氣管道不存在腐蝕缺陷、菱形腐蝕缺陷、長方形腐蝕缺陷、不規則腐蝕缺陷的檢測結果與實際樣本量一致，表示本文方法可準確檢測城市地下天然氣管道腐蝕缺陷。

圖5 菱形腐蝕缺陷檢測結果

圖6 長方形腐蝕缺陷檢測結果

圖7 不規則腐蝕缺陷檢測結果

測試本文方法在檢測城市地下天然氣管道腐蝕缺陷的檢測時長，以此判斷本文方法的檢測效率。檢測時間主要以新型超聲波檢測裝置的信號采集時長、信號特征提取時長、腐蝕缺陷模式識別時長為測試內容，測試結果如圖8所示。分析圖8可知，本文方法對城市地下天然氣管道不存在腐蝕缺陷、菱形腐蝕缺陷、長方形腐蝕缺陷、不規則腐蝕缺陷的檢測總時長不超過1 s，信號采集時長、信號特征提取時長、腐蝕缺陷模式識別時長相加后，時長總值都不超過1 s。由此可知，本文方法對城市地下天然氣管道腐蝕缺陷檢測速度較快。

圖8 檢測效率測試結果

3 結語

城市地下天然氣管道屬于城市公共基礎設施的核心構成部分之一，對人們生產生活存在不可忽視的作用。本文提出基于超聲波技術的城市地下天然氣管道腐蝕缺陷檢測方法，能夠在1 s之內，準確檢測城市地下天然氣管道不同模式的腐蝕缺陷，檢測速度與檢測精度均符合城市地下天然氣管道腐蝕缺陷檢測的工作需求。在未來的工作中，在判斷城市地下天然氣管道腐蝕缺陷模式之后，將著重以城市地下天然氣管道腐蝕缺陷等級為研究內容，以期為城市地下天然氣管道腐蝕缺陷檢測工作提供價值顯著的使用工具。