基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的供熱管網(wǎng)泄漏檢測(cè)技術(shù)

1、基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的供熱管網(wǎng)泄漏檢測(cè)技術(shù)姜春雷1,郭遠(yuǎn)博2,付興濤3,王天昊4( 1.東北石油大學(xué)電氣信息工程學(xué)院,黑龍江大慶 163318; 2.南京大學(xué)工程管理學(xué)院,江蘇南京 210093; 3.大慶鉆探工程公司,黑龍江大慶 163453; 4.天津工業(yè)大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院,天津 300160摘 要:傳統(tǒng)的管網(wǎng)泄漏檢測(cè)系統(tǒng)智能化程度較低,使用單一傳感器信號(hào),容易引起泄漏誤報(bào)和漏報(bào).采用多傳感器(包括負(fù)壓波、流量等獲得供熱管網(wǎng)多信號(hào)參數(shù),提出基于證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法,綜合考慮多泄漏檢測(cè)信息,將管網(wǎng)泄漏檢測(cè)多信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,得出管網(wǎng)泄漏判斷,建立基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的供熱管網(wǎng)

2、泄漏檢測(cè)軟硬件系統(tǒng).結(jié)果表明:基于多傳感器信息融合的供熱管網(wǎng)泄漏檢測(cè)系統(tǒng)有利于提高泄漏故障檢測(cè)的有效性、可信度和泄漏檢出率,并能降低管網(wǎng)漏報(bào)和誤報(bào)率.關(guān) 鍵 詞:管網(wǎng)泄漏檢測(cè);多傳感器;數(shù)據(jù)融合;證據(jù)理論中圖分類號(hào):TP29 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1000-1891(201103-0091-040 引言管道輸送具有安全、方便、快捷、易于管理等特點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用,隨著管道的老化和人為的破壞,管道泄漏經(jīng)常發(fā)生,因此管道泄漏檢測(cè)一直是研究的熱點(diǎn)問題.目前泄漏檢測(cè)方法主要有電纜泄漏檢測(cè)法、光纖泄漏檢測(cè)法、負(fù)壓波法、聲發(fā)射法、實(shí)時(shí)模型法、統(tǒng)計(jì)決策法等1-5,其中光纖泄漏檢測(cè)法的優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)漏點(diǎn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確

3、,缺點(diǎn)是容易被施工破壞,并且投資較大.負(fù)壓波法的優(yōu)點(diǎn)是設(shè)備投資小,施工、維護(hù)方便,缺點(diǎn)是檢測(cè)精度差,對(duì)于微小泄漏不適用.此外,這些方法多適用于單條管道,管道網(wǎng)絡(luò)的泄漏檢測(cè)技術(shù)更加復(fù)雜.由于管網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)之間關(guān)系復(fù)雜,管網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)、工況很難用數(shù)學(xué)模型精確描述,因此管網(wǎng)泄漏檢測(cè)是一種特殊類型信號(hào)的檢測(cè),檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)能根據(jù)環(huán)境變化的不同,自動(dòng)調(diào)整運(yùn)行參數(shù)以適應(yīng)不同的環(huán)境.傳統(tǒng)的管道泄漏檢測(cè)系統(tǒng)智能化程度較低,且單一傳感器信號(hào)易引起誤報(bào)和漏報(bào).因此,研究基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的管網(wǎng)泄漏檢測(cè)技術(shù),即采用多傳感器獲得管網(wǎng)泄漏的多種信號(hào)參數(shù),如負(fù)壓波、流量等,通過對(duì)信號(hào)參數(shù)綜合處理判斷管網(wǎng)泄漏情況,由多種信

4、號(hào)經(jīng)數(shù)據(jù)融合得到泄漏判決結(jié)果6-8.供熱管網(wǎng)的泄漏檢測(cè)不同于輸油、輸氣、供水等,因?yàn)槠鋼Q熱站點(diǎn)多面廣,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,一處泄漏可能影響其他的換熱站采集信號(hào)狀態(tài).在供熱管網(wǎng)泄漏檢測(cè)系統(tǒng)中,多傳感器采集的管網(wǎng)泄漏信號(hào)經(jīng)過提取泄漏敏感特征參數(shù)后,還需要綜合分析這些異類(不同類型的信號(hào)泄漏特征參數(shù).由于管網(wǎng)泄漏檢測(cè)的復(fù)雜性、多變性,若通過嚴(yán)密的邏輯推理和精確計(jì)算診斷,則需要綜合考慮各種可能因素進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)建模,實(shí)現(xiàn)難度較大9-10.筆者采用軟件與硬件結(jié)合的多傳感器數(shù)據(jù)融合供熱管網(wǎng)泄漏識(shí)別方法,即先由傳感器級(jí)進(jìn)行泄漏判決,然后再把判決采集上傳到數(shù)據(jù)處理中心進(jìn)行泄漏特征級(jí)的數(shù)據(jù)融合11-14.1 系統(tǒng)硬件

5、設(shè)計(jì)供熱管網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意見圖1,其中:實(shí)心方點(diǎn)表示熱源,實(shí)心圓點(diǎn)表示換熱站,空心圓點(diǎn)表示熱網(wǎng)補(bǔ)償器.補(bǔ)償器是為消除因熱膨脹伸長(zhǎng)給管網(wǎng)產(chǎn)生熱應(yīng)力的影響而設(shè)置的能抵消其熱應(yīng)力的設(shè)備,通常安裝在檢查井內(nèi).設(shè)熱網(wǎng)內(nèi)共有p個(gè)換熱站、q個(gè)補(bǔ)償器,熱力站裝有溫度(泄漏定位補(bǔ)償、負(fù)壓波、流量變送器,收稿日期:2011-03-15;審稿人:任偉建;編輯:任志平基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61004067;黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)重點(diǎn)項(xiàng)目(12511z002作者簡(jiǎn)介:姜春雷(1977-,男,博士生,講師,主要從事智能測(cè)試及故障診斷技術(shù)方面的研究. 圖1 供熱管網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意還有GPS 校時(shí)器,保證在同一時(shí)刻采集數(shù)據(jù).補(bǔ)

6、償器安裝具有GPRS 模塊的溫度、液位傳感器,能夠把采集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心.1.1 補(bǔ)償器數(shù)據(jù)采集模塊補(bǔ)償器數(shù)據(jù)采集模塊由參數(shù)采集單元、供電單元、微控制器、通信單元等部分組成(見圖2.補(bǔ)償器數(shù)據(jù)采集模塊工作環(huán)境由鋰電池供電,采用超低功耗設(shè)計(jì),采集單元由傳感器、比較器、數(shù)字電位器、A/D 等部分構(gòu)成.比較器是為降低功耗而設(shè)計(jì)的,與數(shù)字電位器協(xié)同工作.該模塊分為泄漏監(jiān)測(cè)和防盜監(jiān)測(cè)部分.(1泄漏監(jiān)測(cè)部分由1個(gè)液位計(jì)與4個(gè)溫度傳感器構(gòu)成,對(duì)檢查井井內(nèi)水位、補(bǔ)償器管壁溫度(包括供水和回水和井內(nèi)溫度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè).液位計(jì)安圖2 補(bǔ)償器數(shù)據(jù)采集模塊裝在檢查井底部,當(dāng)補(bǔ)償器泄漏時(shí),井底積水引起液位計(jì)報(bào)

7、警;4個(gè)溫度傳感器分別安在補(bǔ)償器管壁(供、回水各1個(gè)和井內(nèi)(2個(gè).補(bǔ)償器管壁上的2個(gè)溫度傳感器用于監(jiān)測(cè)供、回水溫度,比較供、回水溫度與數(shù)據(jù)處理中心傳過來的供、回水溫度,如果溫度差(供、回水分開比較小于規(guī)定的溫度差,認(rèn)為補(bǔ)償器泄漏;井內(nèi)的2個(gè)溫度傳感器用于監(jiān)測(cè)檢查井內(nèi)溫度,比較井內(nèi)溫度與管壁溫度,如果溫度差小于規(guī)定的溫度差,也認(rèn)為補(bǔ)償器泄漏.1.2 熱力站數(shù)據(jù)采集模塊熱力站數(shù)據(jù)采集模塊由參數(shù)采集單元、智能數(shù)據(jù)處理單元、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元、GPS 校時(shí)器、通信單元等部分組成(見圖3.各熱力站數(shù)據(jù)采集模塊的系統(tǒng)內(nèi)部時(shí)間由GPS 校時(shí)器提供時(shí)間基準(zhǔn),用以確保泄漏大 慶 石 油 學(xué) 院 學(xué) 報(bào) 第35卷 20

8、11年檢測(cè)的定位精度.參數(shù)采集單元用于采集熱力站的溫度、壓力、流量等數(shù)據(jù),由傳感器、A/D等部分構(gòu)成.為了降低數(shù)據(jù)傳輸數(shù)量,智能數(shù)據(jù)處理單元將采集的壓力、流量、溫度、采集時(shí)間等存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元,同時(shí)對(duì)壓力、流量以毫秒為周期進(jìn)行比較,當(dāng)壓降、流量降超過既定的經(jīng)驗(yàn)閾值時(shí)(壓力取為0.01MPa,流量取為0.005m3,判斷可能有泄漏發(fā)生,這時(shí)智能數(shù)據(jù)處理單元從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元取出帶有時(shí)間戳的前10 s的采集數(shù)據(jù)通過GPRS傳給數(shù)據(jù)處理中心.數(shù)據(jù)處理中心通過多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)判斷泄漏是否發(fā)生.圖3 熱力站數(shù)據(jù)采集模塊2 數(shù)據(jù)融合算法設(shè)供熱管網(wǎng)的泄漏檢測(cè)狀態(tài)為0或1(0表示 泄漏 ,1表示 非泄漏 .

9、每個(gè)泄漏檢測(cè)狀態(tài)由n(n=2個(gè)泄漏報(bào)警值表示,包括熱力站的負(fù)壓波、流量報(bào)警信號(hào)(溫度參數(shù)在泄漏點(diǎn)定位時(shí)用于負(fù)壓波傳輸補(bǔ)償,由n個(gè)泄漏報(bào)警值構(gòu)成管網(wǎng)泄漏檢測(cè)的報(bào)警值15為1=0,1,2=1,2,其中 1為泄漏檢測(cè)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的2個(gè)泄漏類別的集合; 2為對(duì)應(yīng)泄漏檢測(cè)模式n個(gè)報(bào)警值類別構(gòu)成的集合.只對(duì)熱力站的泄漏目標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,如果補(bǔ)償器檢測(cè)到泄漏,則直接進(jìn)行熱網(wǎng)泄漏報(bào)警.設(shè)i 1, j 2,第i類管網(wǎng)泄漏在第j泄漏報(bào)警值有p個(gè)取值,則第i類管網(wǎng)泄漏共有np個(gè)泄漏報(bào)警值,管網(wǎng)泄漏檢測(cè)的2個(gè)泄漏類共有2np個(gè)泄漏報(bào)警值.設(shè)在某一個(gè)時(shí)刻,管網(wǎng)泄漏檢測(cè)系統(tǒng)中多種傳感器可采集p個(gè)目標(biāo),構(gòu)成泄漏集合:A=A1,

10、A2, ,A p,其中A l(1 l p為構(gòu)成該類泄漏檢測(cè)目標(biāo)的報(bào)警值.把A l=A l(j|j 2作為管網(wǎng)泄漏檢測(cè)的分析序列,選取模型庫(kù)已知序列A o作為比較序列:A o=A o(j|j 2,o=1,2, ,m,其中m為模型庫(kù)中含有泄漏模型的數(shù)量.根據(jù)近3a供熱管網(wǎng)泄漏壓力和流量的歷史數(shù)據(jù)分析結(jié)果,建立模型庫(kù).根據(jù)灰關(guān)聯(lián)公式,A o與A l的關(guān)聯(lián)系數(shù) l(j為l(j=minlm inj|A o(j-A l(j|+ maxlmaxj|A o(j-A l(j|A o(j-A l(j|+ m axlmaxj|A o(j-A l(j|,(1式中: 是分辨系數(shù),取經(jīng)驗(yàn)值,即 =0.4,則A l(j與A

11、 o(j的關(guān)聯(lián)系數(shù)為 l= l(j,j 2.A o與A l的關(guān)聯(lián)度 (A o,A l為第3期 姜春雷等:基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的供熱管網(wǎng)泄漏檢測(cè)技術(shù)(A o,A l= nj=1i(j (j,(2這里 (j=0.5,表示相應(yīng)泄漏目標(biāo)的加權(quán)系數(shù).為解決泄漏信號(hào)的不確定性和冗余性,采用證據(jù)理論對(duì)泄漏信任度重新分配,由式(2可以得到t個(gè)泄漏樣本的關(guān)聯(lián)度集合:G(s= i(A o(s,A i|i (1,2, ,p,(3式中:s=1,2, ,t.在Bayes信任結(jié)構(gòu)下,可以得出管網(wǎng)泄漏的判決條件為F= t s=1G(sG(s 0.6.(43 現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用將文中提出的供熱管網(wǎng)泄漏檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于某熱電廠的供熱系統(tǒng),

12、該系統(tǒng)有熱源1個(gè)、熱力站38座、補(bǔ)償器泄漏檢查井121個(gè),供熱管網(wǎng)全長(zhǎng)為89km.每個(gè)熱力站均裝有數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集流量、負(fù)壓波、溫度等信號(hào).每個(gè)補(bǔ)償器泄漏檢查井裝有補(bǔ)償器泄漏檢測(cè)系統(tǒng),采用鋰電池供電.每個(gè)熱力站與數(shù)據(jù)處理中心采用GPRS通信,由數(shù)據(jù)處理中心通過GPS統(tǒng)一對(duì)各熱力站校時(shí).數(shù)據(jù)處理中心軟件采用C#編寫,數(shù)據(jù)庫(kù)為SQL SERVER2005.應(yīng)用時(shí)間為2個(gè)采暖期(每個(gè)采暖期6個(gè)月.(1補(bǔ)償器檢查井泄漏檢測(cè)系統(tǒng)能夠監(jiān)測(cè)全部泄漏情況并及時(shí)上傳數(shù)據(jù)處理中心,供電鋰電池能夠持續(xù)供電1個(gè)采暖期,每個(gè)月GPRS流量小于30M b.(2熱力站數(shù)據(jù)采集模塊能夠監(jiān)測(cè)流量、負(fù)壓波等參數(shù)的微小變化,

13、并及時(shí)上傳數(shù)據(jù)處理中心.(3為驗(yàn)證多傳感器數(shù)據(jù)融合算法在泄漏檢測(cè)中的應(yīng)用效果,選擇3種泄漏量( >10%、5%< < 10%、 <5%進(jìn)行對(duì)比, 表示供熱管道泄漏瞬時(shí)流量與管道瞬時(shí)流量之比.表1 不同融合次數(shù)泄漏檢出率融合次數(shù) >10%5%< <10% <5% t=291.67%89.58%86.24% t=492.34%91.87%88.35% t=694.22%93.56%89.83%表2 小波分析與數(shù)據(jù)融合泄漏檢測(cè)結(jié)果檢測(cè)方法 >10%5%< <10% <5%小波分析93.66%86.34%56.32%數(shù)據(jù)融合94.

14、22%93.56%89.83%4 結(jié)論(1研究多傳感器數(shù)據(jù)融合的供熱管網(wǎng)泄漏檢測(cè)技術(shù),包括硬件數(shù)據(jù)采集、泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和軟件數(shù)據(jù)融合系統(tǒng),現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用結(jié)果驗(yàn)證硬件設(shè)計(jì)的合理性和算法的有效性.(2基于證據(jù)理論的數(shù)據(jù)融合方法對(duì)供熱管網(wǎng)的泄漏檢測(cè)有較好的適用性,當(dāng)供熱管網(wǎng)出現(xiàn)微小泄漏時(shí),其泄漏檢出率要比單一傳感器負(fù)壓波方法效果要好.(3隨著融合次數(shù)的增加,雖然供熱管網(wǎng)泄漏的識(shí)別正確率增加,但計(jì)算復(fù)雜度也同時(shí)增加,系統(tǒng)實(shí)時(shí)性下降,這是今后要研究的內(nèi)容.參考文獻(xiàn):1 袁朝慶,龐鑫峰,劉燕.管道泄漏檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀及展望J.大慶石油學(xué)院學(xué)報(bào),2006,30(2:76-78.2 戴光,楊海英,于永亮.基于有限元分析的

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21、 3 Jun. 2011 has t aken ef fect in som e w ells and pr esent s in acco rdance w it h pro duct ion per for mance by o verall re search in CO2 f loo ding pilot . Key words: CO2 f loo ding; w ell t est ing; t est ing dat a analysis; ex plo itat ion param et er; appl ication ef fect Leak detection of he

22、ating pipel ine based on mult- sensor data fusion/ 2011, 35( 3 : 91- 94 i JIANG Chun lei , GU O Yuan bo , F U Xing tao , WANG T ian hao 1 2 3 4 ( 1. School of E l ectr i cal Eng ineer ing & I nf or mat ion, N or t heast Petr ol eum Universi ty , D aqi ng, H eilong j i ang 163318, Chi na; 2. S ch

23、ool of Management and E ngi neeri ng , N anj i ng Univ ersi ty , N anj ing, J i ang su 210093, Chi na; 3. D aqing Dr i ll ing Comp any , Daqing, H ei long j i ang 163453, Chi na; 4. T i anj i n P oly t echni c Uni ver sit y School of El ect ri cal Engineer i ng and A ut omati on, T ianj in 300160, C

24、hi na Abstract: T he tr aditional pipeline leak detect ion sy st em is less intelligent, w ith a single senso r sig nal, easily leading t o f alse po sit ive and f alse neg ative leakag e. In t his paper, mult- senso r ( including t he neg i at ive pressure w ave, flow t o o bt ain mult- sig nal par

25、ameters of t he net w ork, based on evidence t heo ry, i put s f orw ard mult- senso r dat a f usion algo rithm, t akes int o accout the leak det ect io n and mor e inf orma i t ion o bt ain pipe net w ork leak det ect ion dat a f usion signals. Pipe net w ork leak judgm ent , t he est ablish m ent

26、of multi- sensor dat a, f usion based pipeline leak detection har dw are and soft w are syst em s are real ized. T he result s show ed t hat m ult- sensor inf orm at ion fusion based pipeline leak det ect ion syst em w ill i help improv e t he ef fect iveness of leakage f ault det ect ion, reliabili

27、ty and leakag e detection rat e and reduce false negat ive and false positive rate o f t he netw o rk. Key words: pipe net w ork leak detect ion; mult- sensor; dat a f usion; evidence theory i Two dimensional test data compression based on TRC- reseeding and golomb encoding/ 2011, 35( 3 : 95- 98 GAO

28、 Z- jun , XU Jing i ( 1. Rongcheng Col l ege, H arbin Uni ver si ty of Sci ence and T echnology , Rongcheng, Shandong 264300, Chi na; 2. Oil Fi el d T her mal Pow er Pl ant , Daqing El ect ri c Pow er Group , Daq ing, H eilong j i ang 163314, Chi na Abstract: In or der t o reduce t he st or ag e req

29、uir em ent s fo r t he t est pat t erns of det erm inist ic bulit- in self test( DBIST , a t w o dimensio nal t est dat a com pression DBIST scheme based on tw isted ring counter ( T RC and Go lomb encoding is proposed. First ly, the t est set embedding t echnique based on T RC is u t ilized t o achieve t he v er tical t est dat a compression, w hich reduces the num ber of det er ministic t est patt erns. Secondly , the Go lomb encodi