应用分布式光纤进行酸性气体管道健康监测

酸性气体管道泄漏危害巨大,管道运行状态监控尤为重要。采用分布式光纤传感器对管道进行健康监控,并采集无外部扰动、管道泄漏及第三方入侵三种情况下的声音信号。对采集的声音信号进行分析,达到对不同入侵信号准确分类的目的,进而为酸性气体管道的在线监控提供理论基础。采用小波包分解算法提取各子频能量特征组成特征向量,并用卡方检验的方法挑选相关特征,用三个隐藏层的BP神经网络模型作为信号分类器,其分类准确率达到99.5%。

基于分布式光纤声波传感的管道泄漏监测

提出一种基于高保真分布式光纤声波传感器的油气管线泄漏在线监测技术,介绍了该型光纤声波传感器的测量原理和技术优势,利用该传感器在模拟的管道泄漏实验场中实现了对输气管道泄漏的精确监测和定位。针对现场环境复杂、背景噪声强等问题,采用小波降噪算法进一步提升了泄漏事件的检测灵敏度,实现对加压0.05 MPa气体泄漏的准确检测。实验结果表明,本系统在油气管道安全监测领域具有优越的性能和良好的发展前景。