朱艷 黎泉 方麗萍

摘 要：管道運(yùn)輸為天然氣的主要運(yùn)輸方式。在管道運(yùn)行過程中，及時發(fā)現(xiàn)管道泄漏，能有效保障公共安全。依托中低壓輸氣管道實驗系統(tǒng)，采集不同工況下泄漏信號的動態(tài)壓力波信號，并基于小波分析對信號特征進(jìn)行研究，采用“sym8”小波對原始信號進(jìn)行7層分解，去除背景噪聲，分析不同工況下動態(tài)壓力波的小波熵與小波譜。結(jié)果表明，ca7、cd2、cd3尺度的小波譜和小波熵均可選為兩點與單點泄漏工況識別特征向量。

關(guān)鍵詞：中低壓管道;兩點泄漏;動態(tài)壓力波;小波分析

中圖分類號：TE973.6文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1003-5168（2021）12-0047-05

Wavelet Analysis of Dynamic Pressure Signal Characteristics of

Pipeline Two-Point Leakage

ZHU Yan1 LI Quan2 FANG Liping3

（1.Qinzhou Science and Technology Development Center，Qinzhou Guangxi 535000;2.College of Mechanical and Marine Engineering， Beibu Gulf University，Qinzhou Guangxi 53501;3.College of Petroleum and Chemical Engineering， Beibu Gulf University，Qinzhou Guangxi 535011）

Abstract： Pipeline transportation is the main mode of natural gas transportation. Timely and accurate detection of pipeline leakage in the process of pipeline operation can effectively protect public safety. Based on the experimental system of medium and low pressure gas transmission pipeline， the dynamic pressure wave signals of leakage signals under different working conditions were collected， and the signal characteristics were studied based on wavelet analysis. The original signal was decomposed by "sym8" wavelet in seven layers to remove the background noise， and the wavelet entropy and spectrum of dynamic pressure wave under different working conditions were analyzed. The results show that the wavelet spectrum and entropy of ca7， cd2 and cd3 scales can be selected as the feature vectors of two-point and single-point leakage working conditions.

Keywords： middle and low pressure pipeline;two-point leakage;dynamic pressure wave;the wavelet analysis

管道運(yùn)輸具有高效穩(wěn)定、小污染、少占地、低損耗、易于維修與自動化控制等特點，在給工作人員帶來便利的同時，也存在管道泄漏危害公眾安全的隱患。由于管道處于長時間工作的狀態(tài)，再加上自然環(huán)境的腐蝕與擠壓、管材自身的自然消耗等，管道泄漏事故時有發(fā)生，管道泄漏會造成經(jīng)濟(jì)損失，污染環(huán)境，引發(fā)爆炸與火災(zāi)[1]，嚴(yán)重的泄漏事故甚至?xí){人們的生命安全。當(dāng)泄漏事件發(fā)生后，應(yīng)及時探測泄漏情況，并進(jìn)行定位，盡快、盡早處理事故，減小經(jīng)濟(jì)損失，阻斷事故蔓延擴(kuò)大，保證人們生命安全。油氣管道的維護(hù)、輸氣管道泄漏檢測、管道日常安全運(yùn)行已成為管道運(yùn)輸領(lǐng)域的重要研究課題。

管道多點泄漏信號診斷方面，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了一定研究，并取得了一定成果。李光海等根據(jù)管道泄漏時產(chǎn)生聲發(fā)射信號的現(xiàn)象，構(gòu)建了一種管道泄漏與泄漏點定位的檢測系統(tǒng)。重點介紹系統(tǒng)軟、硬件設(shè)計中的關(guān)鍵問題及其解決方法?，F(xiàn)場測試表明，該系統(tǒng)在泄漏的識別和定位上具有良好的效果[2]。2014年，意大利巴里巴里大學(xué)分別采用時域反射技術(shù)、探地雷達(dá)技術(shù)和斷層掃描技術(shù)對地下管線進(jìn)行泄漏檢測，以比較三種技術(shù)的優(yōu)劣[3]。2015年，王正等提出了一種基于多壓力傳感器負(fù)壓波的管道泄漏檢測方法。該方法運(yùn)用泵站前端與后端的各個壓力傳感器接收到負(fù)壓波的先后順序，根據(jù)此順序進(jìn)行合力判斷負(fù)壓波是由管道泄漏引起還是由泵站工況調(diào)整引起的。該方法能降低系統(tǒng)漏報率，提高系統(tǒng)泄漏定位的精度，并確保系統(tǒng)能夠有效運(yùn)行[4]。2015年，LIU等人進(jìn)行了基于動態(tài)壓力波的天然氣管道泄漏定位新方法的試驗研究，為了減少燃?xì)夤艿佬孤?，提高用戶的安全性，提出了一種基于動態(tài)壓力波的泄漏檢測與定位方法，設(shè)計了ORM（WT）方法，建立了氣體中DPWS的理論傳播模型[5]。本文采集不同工況下的動態(tài)壓力信號，經(jīng)小波變換后對信號進(jìn)行小波熵和小波譜分析，并在不同工況尺度7下進(jìn)行近似系數(shù)分析，與單點泄漏信號進(jìn)行對比，進(jìn)而總結(jié)規(guī)律，為油氣輸送管道的兩點或者多個點泄漏的識別研究提供研究基礎(chǔ)。

1 基于動態(tài)壓力波泄漏檢測的試驗裝置

室內(nèi)低壓試驗裝置流程如圖1所示。試驗采用空氣替代天然氣，實驗室管道采用不銹鋼管，環(huán)道總長為398.25 m，管內(nèi)徑為25 mm，壁厚為2 mm，壓縮機(jī)設(shè)計出口壓力為0.8 MPa，設(shè)計流速為60 m3/h。該裝置能進(jìn)行不同壓力、不同泄漏位置、不同泄漏孔徑等工況的泄漏檢測實驗。試驗裝置采用SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition，數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制）系統(tǒng)監(jiān)測流量、溫度和壓力，管道首尾兩端各有一個動態(tài)壓力傳感器，動態(tài)壓力信號經(jīng)數(shù)據(jù)采集卡傳輸?shù)接嬎銠C(jī)中，采樣率為1 652 S/s。實驗管段共設(shè)置4個泄漏點，實際所用泄漏點分別是泄漏點2和泄漏點4，泄漏點距離試驗管段起點的距離分別為156.02 m和321.91 m。泄漏點2距離動態(tài)壓力傳感器1的距離為151.1 m，與動態(tài)壓力傳感器2的距離為220.13 m;泄漏點4與動態(tài)壓力傳感器1的距離為316.99 m，與動態(tài)壓力傳感器2的距離為54.24 m，通過打開球閥模擬泄漏。

本泄漏試驗在150 kPa、200 kPa、250 kPa三個壓力等級下進(jìn)行，分別進(jìn)行單點泄漏和兩點依次泄漏。其中，兩點依次泄漏的試驗操作為打開泄漏閥2，5 s后打開泄漏閥4。動態(tài)壓力波采集所用的核心元件為美國PCB公司的106B壓電型動態(tài)壓力傳感器，其測量范圍為-57.2～57.2 kPa，靈敏度為43.5 mV/kPa，基于LabVIEW編制數(shù)據(jù)采集程序，采樣率為1 652 Hz。

數(shù)據(jù)采集界面如圖2所示，通道1和通道2與傳感器數(shù)據(jù)線連接，通道3和通道4無連接。當(dāng)管道發(fā)生泄漏時，泄漏動態(tài)壓力波信號為一個突然下降的波峰。由于信號的電流噪聲及背景噪聲幅值較大，因此需要濾除信號噪聲以提高信號檢測精度。

2 基于小波分析的信號提取

通過對信號的頻譜進(jìn)行分析可知，中低壓輸氣管道多點泄漏動態(tài)壓力波的主要頻率集中在0～25 Hz，且大部分能量集中在0～12.5 Hz頻率范圍內(nèi)。采樣率（SR）與分解層數(shù)（n）的關(guān)系滿足式（1），確定分解層數(shù)為7。

[SR/2n+1≤12.5]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

以250 kPa為例，不同順序下泄漏閥2和泄漏閥4依次打開，原始信號和第7層近似系數(shù)的動態(tài)壓力和采樣時間的關(guān)系如圖3所示。原始信號因受背景噪聲及電流噪聲的干擾，有用信號被淹沒在噪聲信號中。小波分解系數(shù)ca7能夠較好地保留信號的拐點信息，不管是單點泄漏信號還是多點泄漏信號，ca7系數(shù)均能將信號的原始波形及反射波形有效提取出來。

3 泄漏信號的熵與小波譜

由小波分解與重構(gòu)算法Matllat算法可知，將小波信號做連續(xù)分解，可得到各層的小波系數(shù)，由于信號經(jīng)過小波變換后將信號能量分解得到各層細(xì)節(jié)系數(shù)和近似數(shù)上，因此小波多尺度下的能量特征在一定程度上描述了信號能量的分布特征。

本文采用小波熵和小波譜對單點泄漏和兩點依次泄漏進(jìn)行分析，采用“sym8”小波進(jìn)行信號分解，分解尺度為7，得到7層近似數(shù)以及1～7層細(xì)節(jié)系數(shù)，并計算出小波系數(shù)能量與小波系數(shù)熵。

150 kPa、200 kPa、250 kPa三個壓力等級下，單點泄漏和兩點依次泄漏工況下的小波熵如圖4和圖5所示。

由圖4、圖5可知，在不同壓力和泄漏閥開度下，信號的高頻部分（cd1至cd7）熵遠(yuǎn)大于信號的低頻部分，且高頻部分的小波熵隨著頻率段的下降而呈指數(shù)衰減。cd2至cd7尺度的小波熵已衰減到cd1的一半以下，能反映原信號的有序狀態(tài)的特征，cd1尺度系數(shù)的無序性最大，因此，不宜將cd1尺度特征作為識別手段。綜上，可選擇ca7，cd2至cd7的小波熵作為工況識別的特征向量。

在150 kPa、200 kPa、250 kPa三個壓力等級下，單點泄漏和兩點依次泄漏工況下的小波譜如圖6和圖7所示。

從圖6、圖7可知，在不同壓力和泄漏閥開度下，信號ca7與cd1、cd2、cd3均具有較高的能量，說明信號的能量信息主要集中在ca7與cd1、cd2、cd3這4個尺度。綜上，結(jié)合對不同工況下小波譜和小波熵的分析，ca7、cd2、cd3尺度的小波譜和小波熵均可選為多點與單點泄漏工況識別特征向量。

4 不同工況尺度7下的近似系數(shù)分析

從小波熵和小波譜的分析可以看到，尺度7下的近似系數(shù)ca7具有較小的小波熵和較大的小波能量譜。

不同工況的信號第7層近似系數(shù)能量譜隨壓力的變化如圖8所示。從圖中可以看到，泄漏信號的能量隨著壓力的增大而增大，與小波各層細(xì)節(jié)系數(shù)相比，第7層近似系數(shù)包含更多的泄漏信號信息。

管道單點泄漏信號與兩點泄漏信號的小波熵與小波譜變化規(guī)律相同，因此，僅僅依靠小波譜與小波熵還不能夠識別管道中的泄漏點個數(shù)。要準(zhǔn)確識別管道的泄漏點個數(shù)，還需要結(jié)合信號ca7的時域特征，如峰值個數(shù)及每個峰值的值等。

5 結(jié)語

基于小波分析對中低壓輸氣管道兩點泄漏動態(tài)壓力波信號進(jìn)行小波熵和小波譜分析，得到以下結(jié)論。

不同壓力和泄漏閥開度下，信號的高頻部分（cd1至cd7）熵遠(yuǎn)大于信號的低頻部分，且高頻部分的小波熵隨著頻率段的下降而呈指數(shù)衰減。可以將ca7、cd2至cd7的小波熵作為工況識別的特征向量。

不同壓力和泄漏閥開度下，信號ca7與cd1、cd2、cd3均具有較高的能量，說明信號的能量信息主要集中在ca7與cd1、cd2、cd3這幾個尺度。結(jié)合對不同工況下小波譜和小波熵的分析，ca7、cd2、cd3尺度的小波譜和小波熵均可選為兩點與單點泄漏工況識別特征向量。

利用“sym8”小波對原始信號進(jìn)行7層分解，再采用強(qiáng)制降噪處理法對信號進(jìn)行重構(gòu)，能夠較好地保留信號的拐點信息。

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