声波法在输油管道上的可检测泄漏率分析

为了确保输油管道出现泄漏时能够及时检测到泄漏,对声波法在输油管道上的可检测泄漏率进行了分析。首先,建立了声波产生和传播衰减模型,根据模型分析了声波在管道内的衰减性,得到管道两端声波衰减幅值的计算方法;其次,采用基于互信息优化的自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,简称CEEMDAN)和互谱分析相结合的去噪算法对采集的信号进行去噪,并实验验证了衰减模型可准确估计声波的衰减幅值,去噪算法可以有效消除信号中的噪声;最后,分析了管道特性与声波法在输油管道上的可检测泄漏率之间的关系。研究表明,管道特性在一定程度上决定了声波法的可检测泄漏率,声波法在输油管道上的最小可检测泄漏率可达0.45%。

负压波法在液体管道上的可检测泄漏率分析

由于管道泄漏引发的负压波大小及其沿管道的衰减程度都与管道工况、长度、口径和介质物性等管道特性有关,因此管道特性决定了负压波法在管道上的可检测性。依据特征线理论,对管道的泄漏发生机理和压力波传播机理进行了研究,建立了管道内产生负压波及其传播中衰减程度的计算模型,并利用实际输油管道的操作数据验证了所建立的计算模型的准确性。以该计算模型为基础,进一步分析了管道特性与负压波法的可检测泄漏率等指标的关系,为管道的设计和布局提供参考,并可对基于负压波法的管道泄漏检测系统进行正确的评价。

输气管线负压波法最小可检测泄漏量的研究

基于输气管线的物理模型,结合负压波幅值沿管线近似指数衰减的机理提出了一种用于评估输气管线泄漏监测与定位系统性能的指标--最小可检测泄漏量的方法,同时也推导出了输气管线敏感点的数学表达式。通过实际数据仿真分析了管线的负压波衰减因数、泄漏点、仪器精度与噪声等对最小可检测泄漏量与敏感点的影响,其结果为泄漏检测与定位系统的性能指标,如灵敏度、评估能力等给出了理论指导,使得以前只能定性分析的问题,可以定量进行研究。

管道自动检测泄漏理论研究与项目实施

首先研究了目前各种泄漏检测方法以及优缺点,然后根据石化赛科项目的具体情况,选择了最适合的ATMOS PIPE作为它的检泄漏软件。介绍ATMOS PIPE软件的原理,阐述了软件应用暨项目实施的全过程并对此次项目做了总结。

基于VMD的广义三次互相关管道泄漏定位检测

针对天然气管道泄漏检测声波定位技术中,二次互相关时延估计算法存在较大误差的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)结合广义三次互相关的时延估计算法。该方法首先利用VMD算法对两路信号进行分解并重构信号;其次,在二次互相关的基础上再进行一次相关,并在互相关算法的峰值检测阶段引入希尔伯特变换(HT),对峰值进行尖锐化处理,成为一种新型的广义三次互相关时延估计算法。通过对平台搭建的油气管道泄漏检测系统采集数据进行模拟试验,分析了各算法的精度。试验表明,相较于二次互相关,改进广义三次互相关时延估计算法定位平均精度有明显的提升,有着更高的精度和更好的抗噪性能,在天然气管道泄漏定位方面有着更广泛的应用前景。

基于交叉注意力的多源数据融合的气体泄漏检测

为解决单一传感器在管道气体泄漏检测时容易出现误报、漏报的问题,及时预警并反馈泄漏状况,提出一种基于交叉注意力的多源数据融合管道泄漏检测方法。首先,利用预训练的ShuffleNetV2模型提取热像仪数据的空间特征;然后,结合一维卷积神经网络(1DCNN)和双向门控循环单元(BiGRU),构建1DCNN-BiGRU模型,以提取气体传感器数据的时序特征;最后,运用交叉注意力捕获数据的时空关联性得到2个数据源的特征表示,通过残差方式进行特征连接后输入到分类层中,得到识别结果。结果表明:所构建的多源数据融合模型(SCGA)对气体识别准确率为99.22%,损失值在0~0.04内波动;与仅使用气体传感器数据的支持向量机(SVM)、1DCNN、BiGRU模型相比,准确率至少提升4.12%;与仅使用热图像传感器数据的MobileNetV3、ShuffleNetV2、ResNet18模型相比,准确率至少提升1.14%;与将时序特征和空间特征直接拼接的多源数据融合模型(SCG)相比,准确率提升1%。SCGA模型对气体识别具有较高精度。

海上油气田机泵机械密封泄漏信号检测方法设计

为避免出现大型海上油气田开采事故,保证机泵机械密封装置正常运行,提出针对海上油气田机泵机械密封的泄漏信号检测方法。利用小波包分解细化海上油气田机泵机械密封振动信号高频部分,运用希尔伯特变换重构信号,归一化处理信号矢量提取机械装置异常信号,使用匹配追踪法去除信号噪声。计算油体流动规律,通过音波评估信号波动范围,以温度与压力为前提,将高斯函数作为分类核函数,采用支持向量机构建泄漏信号检测判断函数,完成机械密封泄漏信号检测。实验结果表明:所提方法信号降噪能力较强,在保证机械密封泄漏检测准确性的同时,检测耗时最短,有效提高了海上油气田开采效率,可带来可观的经济收益。

直埋热水供热管道泄漏定位检测实验研究

选用傅里叶滤波法和小波阈值法进行了管道泄漏信号降噪和泄漏定位的对比研究。在DN300管路的实验直埋热水供热系统上进行了泄漏检测实验,采用小管径支管和调节阀模拟泄漏点、加速度传感器测量声波振动信号,依次选用2种滤波方法对直埋热水供热管道泄漏的声波振动信号进行数据降噪处理,讨论了泄漏信号降噪前后的信号频域特征和定位精度。在北京市某小区直埋供热管道进行了声波降噪泄漏检测工程验证,定位偏差不超过1.0 m。研究表明,傅里叶滤波法和小波阈值法对直埋热水供热管道泄漏定位的声波振动信号降噪处理效果显著,小波阈值法保持了全频段的信号特征,可获得更高的定位精度。

Fortran内存泄漏静态检测方法研究

内存泄漏在没有垃圾回收机制的语言中是常见的问题,虽然Fortran95引入ALLOCATABLE数组解决了部分泄漏问题,但是通过指针申请内存资源仍然会造成泄漏,现有研究对Fortran内存泄漏的检测流程适配度不高且面向Fortran内存状态分析的效率和精确度上仍存在优化空间.针对这一问题,本文提出了一种面向Fortran指针引发的内存泄漏静态检测方法.首先引入指针引用控制流图(PR-CFG,Pointer Reference-Control Flow Graph)来精简程序模型,并符号化程序节点的内存状态信息,依据数据流生成路径敏感的符号化函数摘要作用于过程间分析,最终通过PR-CFG节点上由抽象内存状态计算得到的内存状态集进行故障模式状态机的状态转化来实现内存泄漏的检测.实验表明,本方法提高了Fortran指针引发内存泄漏的检测精度和效率,降低了检测的误报率.

融合结构重参数化变换的气体泄漏红外检测

针对常规工业气体泄漏检测装置需泄漏扩散到一定范围并与传感器接触时才能响应的不足,提出一种融合结构重参数化变换的红外非接触式检测网络模型GRNet。GRNet模型采用Mosaic-Gamma变换的预处理方法增加泄漏样本数量并提高图像对比度以增强模型的鲁棒性;通过K-means聚类分析出适用于气体泄漏红外检测的候选框以预置模型参数;优化定位损失函数以提高模型对泄漏区域的定位准确性;采用改进后的轻量化网络RepVGG模块重构特征提取网络增强模型的特征提取能力,以实现轻量化并提高检测精度。实验结果表明,GRNet模型对氨气泄漏的平均检测精度达到94.90%,单张图像平均检测时间达到3.40 ms。采用伪色彩映射实现泄漏浓度的视觉感知效果,采用PyQt5将GRNet模型进行封装实现气体泄漏红外检测系统界面的可视化并在Jetson Nano B01嵌入式实验平台部署该模型,验证了实际工程应用的可行性和有效性,为开发气体泄漏非接触探测装置以保障涉气企业的安全生产和稳定运行提供一种有效的检测算法。

基于VMD及深度学习的供水管道小尺度泄漏检测研究

针对常压、小尺度泄漏条件下,泄漏信号不明显、难以有效检测的问题,开展了供水管道泄漏检测研究,获取了100~220 kPa压力、40~80 m^(3)/h流量条件下的泄漏实验数据,并分析了压力泄漏信号的变化规律。为减少噪声干扰并增强泄漏信号特征,采用变分模态分解(VMD)对实验数据进行降噪,并进行标准化处理。基于长短期记忆网络(LSTM)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)、门控循环单元(GRU)等典型循环神经网络,结合卷积神经网络(CNN),构建了CNN-LSTM、CNN-BiLSTM以及CNN-GRU等3种深度学习泄漏检测模型,并进行了预测性能评价,其中,CNN-GRU模型对全部实验数据的预测精度高达99.56%。结果表明:所构建的泄漏模型能够有效判断常压、小尺度条件下的管道是否发生漏损;利用CNN进行特征提取,能够有效提取泄漏特征,从而提升泄漏检测模型的预测精度和泛化性。研究工作可为管道泄漏检测系统智慧管理提供支撑。

基于低对比度红外图像时空信息的气体泄漏检测

气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸。红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别。针对上述问题,本文提出一种基于混合高斯背景建模的低对比度气体红外图像泄漏检测方法。首先,在预处理阶段,提出时域自适应帧间滤波算法实现红外图像的降噪和细节保持;然后,基于空域信息和梯度信息约束,提出时空混合高斯背景模型实现泄漏气体目标的前景的初步提取;最后,为更好地去除前景检测中干扰的运动目标,利用改进的快速鲁棒的模糊C均值聚类方法实现气体区域的自适应分割。实验结果表明,在5 m的泄漏距离下,该检测算法可有效提高准确率,弥补气体区域空洞问题,降低其他运动物体的干扰,气体泄漏检测准确率在92.3%~96.3%,与其他算法相比具有显著的抗干扰和区域分割能力。

基于PPRTM的输气管道泄漏检测定位研究

随着天然气管网日益复杂化和大型化,为了避免管道泄漏及次生灾害的威胁,保障全生命周期的调度管理和过程控制,针对天然气长输管道实时压力数据富足的特点,提出了一种基于压力分布动态模型(PPRTM)的泄漏检测定位方法。首先,利用PNS管网仿真软件验证PPRTM法的可行性,分析4种管道在不同泄漏量、泄漏位置的定位精度以及针对不同工况的辨识能力;其次,对仿真结果进行分析,根据管内流体流动关系式建立数学模型,并利用特征线法进行求解;最后,基于实际管道的运行数据验证该方法的适用性。结果表明:该方法在96组泄漏仿真实验中平均相对误差为2.94%~3.98%,实际现场应用中定位精度为0.1837%,具有良好的定位精度,且对不同工况引起的压力变化有良好的诊断能力,可有效解决管道检测的持续性和分段式检测的局限性。

原油储罐泄漏检测技术研究

原油储罐在复杂的内外部环境中最容易出现的失效形式是底板穿孔从而导致原油泄漏。文章介绍了声发射方法和漏磁扫描方法应用于储罐底板的泄漏检测。两种方法都可以评估与定位底部材料的损伤及底板材料的微泄漏。文章介绍了原油储罐泄漏检测原理,分析了现场检测过程,对同一具原油储罐进行声发射和漏磁扫描检测后,对两种方法的检测结果进行分析与经济性对比,进而给出该储罐的完整性评估,并提出储罐的检修意见。

管道入侵报警和泄漏检测的智能化发展

第三方破坏、自然灾害破坏和管道的老化及腐蚀是天然气长输管道线路日常运行的安全隐患。为保障管道的安全运行,综合应用入侵报警、泄漏检测和其他安防技术,搭建综合智能安防监控平台,分析了几种常用的入侵报警和泄漏检测技术,明确了天然气长输管道行业以光纤传感技术作为入侵报警和泄漏检测系统的发展方向。以阿联酋天然气管网为例,分析了各种技术在特定环境中应用的情况,探讨我国输气管道项目实际应用的问题。入侵报警和泄漏检测在天然气管道上的应用越来越多,需要进一步开放平台接口,接入门禁系统、扩音对讲系统、巡更系统、动力环境监测系统,共同组成多系统融合的综合智能安防监控平台。依托5G网络、人工智能、云计算、大数据、物联网等智能技术的优势,推进管道运营体系改革,实现管道行业由传统运行模式逐步向数字化、智能化发展。

探究泄漏检测与修复技术在制药行业应用

本文阐述了泄漏检测与修复(LDAR)技术在制药行业中的应用。首先,介绍了LDAR技术的基本原理及其在制药行业中的重要性,随后,通过实际案例分析,展示了LDAR技术在制药企业中的实施过程与效果。本项目涉及到两个制药车间,总受控密封点4692个,总计泄漏点位53个,密封点总泄漏率1.1%。全厂挥发性有机物(VOCs)总排放量合计为6072 kg/a,总减排量为661 kg/a。此外,文章还探讨了当前LDAR技术在制药行业面临的挑战与对策,旨在为制药行业提供有益的参考。

基于光纤温度传感技术的压力管道泄漏检测

为了测试在管道内临时引入光缆进行泄漏检测的可行性,在管道泄漏检测中使用分布式温度传感技术,且光纤光缆被永久安装在管道的外护套或内护套上。文章在实验室中进行了检测和定位实验,在不同的测量条件下进行测量,包括泄漏的数量和光纤电缆的位置。实验表明,在适当选择测量分辨率、温度梯度和测量时间的情况下,该方法能够准确地检测泄漏。在实际系统应用中,管道系统在较长的距离内的温度梯度以及电缆在实际管道系统中的放置可能会带来挑战。研究结果对光纤温度传感器检测管道泄漏的可行性研究中提供了理论与技术支持。

复杂环境下消防水管道泄漏综合检测技术研究

在塔罐林立、管道纵横、埋地管线多而杂、生产厂区嘈杂的环境下一旦出现消防水管道泄漏,是很难解决的问题。本文通过现场实践实例对复杂环境下消防水管道的泄漏检测技术进行深入的分析研究,给出了一种新的测漏检测技术。现场工程应用的结果对比证实了方法的可靠性和有效性。实现了对复杂环境下消防水管道泄漏的低成本高效检测,为复杂环境条件下埋地水管线及其他介质埋地管线泄漏的检测提供了参考依据,奠定了一定的基础。

排水管道泄漏检测技术及发展趋势分析

排水管道泄漏会对地下土壤造成污染,还可能引发冲刷空洞、塌陷等严重事故,应及时检出。通过文献调研排水管道泄漏检测技术的发展趋势,分析了CCTV、QV、土壤特征因子分析、探地雷达、航空热成像、高密度电阻率法、浅层瞬变电磁法等主流和潜在检测技术的特点、优劣势及现阶段研究方向。分析发现:国内CCTV检测技术多个技术细分方向都还有待发展;现有单一检测技术无法应对所有类型的检测任务,要获得准确、完整的地下管道状态信息,应综合应用多种技术;浅层瞬变电磁法是较有潜力的排水管道泄漏检测技术。

美国石化工业泄漏检测与修复技术进展

美国环保署(EPA)在世界上最早推行泄漏检测与修复技术(LDAR),控制石化企业设备泄漏挥发性有机物(VOCs)排放,发展至今经历了初级(1983—1999年)和高级(2000—2020年前后)阶段,目前处于技术革新初期,其发展历程和经验对中国LDAR政策、法规、标准制定和技术发展有借鉴意义。本文简要介绍了美国LDAR的创建、发展、技术进步及质量升级的历程,评述了LDAR等效减排的机制及相关进展,以及传感器在线检测、红外气体成像(OGI)检测、低排放密封等LDAR革新技术进展,展望了LDAR未来发展趋势。文章提出,总体上,美国的传感器在线检测、OGI检测和低排放密封等LDAR新技术研发应用世界领先,传感器网络智能在线检测技术可能是LDAR技术革新或下一代LDAR研发的主方向,设备低排放密封技术是LDAR的重要辅助手段,OGI是重要的LDAR非常规检测技术。