Matlab小波變換在燃氣管道泄漏檢測中的試驗研究

嚴欣明郝永梅顧玉明毛小虎岳云飛徐 明

（1.江蘇省特種設備安全監督檢驗研究院常州分院 常州 213016）（2.常州大學 環境與安全工程學院 常州 213164）

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Matlab小波變換在燃氣管道泄漏檢測中的試驗研究

嚴欣明1郝永梅2顧玉明2毛小虎1岳云飛1徐 明2

（1.江蘇省特種設備安全監督檢驗研究院常州分院 常州 213016）
（2.常州大學 環境與安全工程學院 常州 213164）

摘 要：應用Matlab小波變換對燃氣管道泄漏信號進行消噪處理，得到了更為精確的泄漏定位結果。首先闡述了小波變換的原理和步驟，通過實驗室模擬油氣管道進行燃氣管道泄漏模擬試驗，運用matlab小波工具箱，對不同小波基以及不同閾值處理后的幾種偏差進行比較后選取db8小波基對氣體管道進行7尺度分析，結合時延估計的檢測定位原理得出泄漏位置坐標。結果證明小波消噪確實提高了管道泄漏的定位精度。

關鍵詞：燃氣管道 小波變換 泄漏檢測 應用

管道作為一種運輸設備越來越廣泛地應用于石油、化工及城市燃氣和供熱系統中，同時因管道泄漏引發的火災爆炸事故也越來越多，若能及早發現管道泄漏就可以最大程度上防止或減少事故的發生。由于管道本身、環境等不確定因素影響，通過檢測接收到的管道泄漏信號中存在大量噪聲，這些噪聲影響了泄漏信號的識別，造成泄漏定位不準確。小波消噪技術由于其在信號處理方面的優勢受到越來越多人的關注，用小波技術對原始信號進行處理，去除泄漏信號中與源定位信號不符合的部分，可以更加準確地找到泄漏源位置。而實踐證明小波理論具有極大的應用前景，尤其在信號處理方面具有無可比擬的優勢［1-2］。

1 小波變換的基本原理及步驟

小波變換是一種集信號的時間——尺度和時間——頻率的分析方法，其具有很多優勢特性，被譽為分析信號的顯微鏡［1］。小波變換可視為信號（）x t在實軸上的局部區域內的正則性。信號 （）x t小波變換的定義為［3］：

式中：

a——尺度因子；

b——起平移作用。

小波變換就是利用噪聲與信號在各個尺度上的小波（ 變換模極大值） 譜具有不同表現的這一特征，將噪聲小波譜分量去掉，然后再利用小波變換重構算法，重構出原信號。

小波消噪的基本步驟如下［1，4］：

1）對泄漏信號進行小波多尺度變換。選取最大尺度尋找奇異點，在此最大尺度J＝5；

2 燃氣管道泄漏模擬檢測實驗

燃氣管道模擬實驗檢測系統主要由2個部分組成：1）聲發射檢測系統：美國物理聲發射公司（PAC）生產的PAC6006系統；2）模擬管道實驗平臺（見圖1）。

圖1 油氣管道平臺圖

該管道平臺由泵、閥、空氣壓縮機和金屬管道等構件組成，壓力管道泄漏的實驗模型為20號普通碳素鋼管，外徑32.9mm，長6000mm，管道壓力為0～1.2MPa，管道上有計量壓力、溫度和流量等儀表。

在管道系統上取一段長為5000mm的直管段作為本次試驗的管道，模擬泄漏孔口位置在距離上游A傳感器3600mm處，如圖2所示。

圖2 模擬實驗管道示意圖

L1為上游傳感器A到泄漏孔的距離，L2為下游傳感器B到泄漏孔的距離，上下游傳感器接收泄漏信號經前置放大器輸入到聲發射儀，計算得到粗定位結果。其定位原理為：

式中：

v——泄漏應力波在管壁中的傳播速度；

Δt——上下游傳感器接收到應力波的時間差；

x——泄漏點位置。

打開泄漏閥門，保持小泄漏狀態，進行實驗數據的采集，共分3次，每次測定3組，得到9組定位數據見表1。得到試驗定位誤差均值為15.03%，定位誤差較大。

表1 氣體泄漏實驗泄漏定位統計表

3 Matlab小波變換消噪處理

3.1 小波基選取

不同的小波基具有不同的時頻特征，用不同的小波基對同一個問題進行分析，會產生不同的效果。因此，在對某特定信號進行消噪時，必須選取一個合適的小波基。分別使用db1、db8、sym2對其中第1組信號進行4尺度小波分解，分解結果如圖3所示。

圖3 三種小波基對1組泄漏信號分解圖

通過matlab小波工具箱統計功能得到9組實驗的每個信號的絕對偏差、中值偏差、標準差結果統計見表2。

表2 db1、db8、sym2小波分解統計表

小波基　標準差（8組）　中值偏差（8組）　絕對偏差（8組）db1　0.3573　0.2517　0.2898 db8　0.2121　0.1264　0.1605 sym2　0.3043　0.1582　0.2219小波基　標準差（9組）　中值偏差（9組）　絕對偏差（9組）db1　0.323　0.1871　0.2554 db8　0.2006　0.1101　0.1514 sym2　0.2692　0.1427　0.1945

通過對不同小波基分解的標準差、中值偏差、絕對偏差的結果比較，得到每組信號的最優小波基個數，結果見表3。

表3 最優小波基個數統計表

從表3中可知，db8最優小波基個數最多，因此選取db8小波作為管道泄漏小波消噪的小波基。

3.2 尺度及閾值函數選擇

小波基已選定，但如果尺度和閾值選擇不當，對信號分析的效果仍然會有影響。對氣體泄漏信號進行7尺度分解如圖4所示。

通過對泄漏信號的7尺度處理發現，隨著尺度的增加，信號所包含的內容越少，當分解層數為7尺度時，分解信號幾乎趨于一條直線，只出現為數不多的起伏，從該圖中也可以看出在低尺度時信號尖銳的部分比較多，也驗證了小波基小尺度處理信號時，其結果主要保留較多的是信號的尖銳的部分，當尺度增加時，其處理后的信號變化比較平緩，信號整體比較光滑［5］，驗證了在大尺度分解時，處理結果中能夠保留較多的緩慢變化的成分，從7尺度看信號緩慢變化的部分已經較少，說明低頻部分的信號已經能夠顯示出來，所以選取7尺度能夠滿足要求。

對于閾值的處理方法，擬對MATLAB中兩種閾值方法進行比較選取，分別為固定形式的閾值、基于無偏似然估計sure閾值。用這兩種閾值處理方法分別對9組氣體管道小泄漏信號進行處理，利用MATLAB的統計功能，比較經過每種閾值處理后的信號的標準差、中值偏差、絕對偏差來選擇合適的閾值處理方法，處理結果見表4和表5。

圖4 氣體管道泄漏信號7尺度小波分解圖

表4 固定形式閾值處理結果表

表5 基于無偏似然估計sure閾值處理結果表

比較表4和表5相同試驗信號的標準差、中值偏差以及絕對偏差，比較結果見表6。

表6 固定形式的閾值和基于無偏似然估計sure閾值比較結果表

根據表6結果可知選用基于無偏似然估計sure閾值的最優個數為5個，而固定式閾值的最優個數有4個，基于此因素，確定使用無偏似然估計sure閾值方法來確定閾值。

3.3 MATLAB小波消噪結果

綜上所述采用db8對泄漏信號進行7尺度分析，采取基于無偏似然估計sure閾值選取方法，分別對以上其中1組實驗泄漏信號進行小波消噪處理，消噪后的結果見圖5和圖6。結合互相關定位算法，得出db8小波7尺度消噪定位值。

圖5 1組實驗傳感器A消噪圖

圖6 1組實驗傳感器B消噪圖

對信號進行奇異點分析，可發現傳感器A信號奇異點在采樣點數為600，傳感器B信號奇異點在采樣點數為282，可得采樣點數差為318，通過計算時間差為3.18×10-4s。計算得泄漏點位置為x=3973mm處。

重復以上步驟分別對另外8組泄漏信號進行消噪處理，得到表7小波消澡后定位數據。

表7 小波消噪后氣體管道泄漏定位統計表

4 結論

通過研究得到以下結論：

1）通過用db1、db8、sym2等幾種小波基分別對氣體泄漏數據信號處理，結果得出db8更適用于氣體管道的小波消噪，再對基于無偏似然估計sure閾值處理方法和固定形式的閾值處理方法進行比較，發現前者更優一些。

2）對實驗室粗定位結果與小波消噪后的定位結果比較分析發現，經小波消噪后，定位誤差有較大程度減小，由粗定位誤差的15.03%降低到7.6%。

3）小波消噪后的定位結果明顯好于粗定位結果，這在一定程度也說明了小波消噪方法在提高管道泄漏檢測定位精度方面是可行的。

小波分析為信號分析處理打開了一個巨大的領域，但目前大部分都停留在實驗室研究階段，距離現場應用還存在一定的距離，這也是今后小波消噪應用技術的發展方向。

參考文獻

［1］ 吳明廣.多尺度方法及其在結構分析中的應用［D］.寧夏：寧夏大學，2010.

［2］ 謝建林，杜娟，袁小平.基于MATLAB的小波去噪方法研究［J］.能源技術與管理，2005，30（2）：71-72.

［3］ 徐立志，宋爾明，孔祥軍，等.基于小波分析的輸油管道泄漏點定位研究［J］.石油化工高等學校學報，2012，25（6）：75-82.

［4］ 武文嬌，陳志剛. 第二代小波降噪在燃氣管道泄漏檢測中的應用［J］.北京建筑工程學院學報，2013，29（3）：46-48.

［5］ 張濱，曹江濤，張一.小波變換法在輸油管道泄漏檢測中的應用研究［J］.電子設計工程，2014，22（13）：106-108.

［江蘇省科技支撐計劃：BE2014625］

［國家安全生產監督管理總局項目：jiangsu_0003_2016AQ］

［常州市科技支撐計劃：CE20145054］

Application of Matlab Wavelet Transform in Leak Detection of the Gas Pipeline

Yan Xinming1Hao Yongmei2Gu Yuming2Mao Xiaohu1Yue Yunfei1Xu Ming2
（1. Jiangsu Institute of Special Equipment Safety Supervision and Inspection Branch Changzhou Changzhou 213016）
（2. School of environmental and safety engineering， Changzhou University Changzhou 213164）

AbstractUtlizing Matlab wavelet transform for gas pipeline leakage signal de-noising， this paper gets a more accurate leak localization results. Firstly， set for the principles and steps wavelet transform is introduced. Comparing deviation of several different wavelets and different thresholds processing method using Matlab wavelet toolbox， this article selects db8 wavelets for gas pipelines 7 scale analysis， and obtains the leak location coordinates by detection positioning principle combining with time delay estimation. The results proves that wavelet de-noising really improve the positioning accuracy of pipeline leaks.

KeywordsGas pipelines Wavelet transform Leak detection Application

作者簡介：嚴欣明（1963～），男，本科，室主任，高級工程師，從事壓力容器與管道安全檢測工作。

收稿日期：（2015-09-20）

中圖分類號：X933.4

文獻標識碼：B

文章編號：1673-257X（2016）06-0014-04

DOI：10.3969/j.issn.1673-257X.2016.06.003