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長距離輸水管線壓力監測數據處理研究

2017-03-30 00:42:28黃偉軍
水利建設與管理 2017年3期
關鍵詞:長距離分析

黃偉軍

(遼寧潤中供水有限責任公司, 遼寧 沈陽 110166)

長距離輸水管線壓力監測數據處理研究

黃偉軍

(遼寧潤中供水有限責任公司, 遼寧 沈陽 110166)

為了解長距離輸水管線上輸水設施的運行狀態,使工程運行安全有保障,需要對壓力監測數據進行分析。本文以穩壓塔為例,對其高程數據進行擬合。結果表明: ?高程隨時間變化的過程曲線,若是采集間隔為1s時則能夠呈現一定的波動規律; ?高程數據采用正弦波公式進行擬合,可得到可決系數較高的參數,為分析長距離輸水管線的水力特性提供有力的理論基礎。

長距離輸水管線; 運行安全; 穩壓塔; 監測數據分析

遼寧省大伙房水庫輸水(二期)工程管線長度約為154.4km,承擔遼寧中部六大城市撫順、沈陽、遼陽、鞍山、營口、盤錦的供水任務,供水保證率95%,具有輸水距離長、供水目標多、供水量大的特點。全線布設多個壓力傳感器,自動化采集傳輸到控制中心。這些壓力檢測設施在工程中具有重大意義:監視全線壓力穩定;在調整各城市的供水量時,及時監視壓力波動情況,確保整個過程系統的安全;在出現爆管等情況威脅管線安全時,壓力傳感器能夠迅速反映。另外,在平穩狀態下,壓力監測數據并不是一條直線,而是存在微小波動的,這是由于自動化系統帶來的效應以及管線安裝有排氣進氣閥等共同作用的結果。若是管線中存在微小的泄漏,在壓力監測數據的輕微波動中也有所反映。因此分析壓力監測數據的微小波動,有助于分析輸水系統中排氣進氣閥的工作規律或微小泄漏的變化。已有許多方法能夠針對檢測數據進行處理分析從而判斷泄漏,例如:小波變換法[1]、時域—頻域分析法[2]。然而這些方法運用過程中容易將壓力監測數據中能夠反映輸水系統的某些組件工作狀態(如:進氣閥、出氣閥工作狀態發生變化[3])的信息丟失,這對于進一步分析輸水系統的性質是不利的。

本文將對壓力監測數據進行分析,采用數學擬合方法,擬合其波動形式,并對其周期參數進行分析,從而得到最優的壓力監測數據擬合方案,為分析長距離輸水管線的水力特性提供理論基礎。

1 壓力監測數據數學處理方法的提出

長距離輸水工程中往往設有穩壓塔,用以降低靜水壓線,保證管線壓力在工作壓力之內,并將密閉長輸水管線分割成若干個水力控制單元。穩壓塔的壓力變化較其他水利設施較為平穩。本文以穩壓塔的壓力監測數據(以高程顯示)為分析對象進行研究。

同一時間段,壓力監測數據采集的間隔時間不同,所呈現的波形不一樣。壓力監測數據若是以1min為采集間隔,所采集的波形表現為無規律的上下浮動[4],圖1(a)為穩壓塔的高程變化數據,以1min為采集間隔,比較雜亂;若是以1s為采集間隔,所采集的波形比較有規律,見圖1(b),同樣的起始時間段中,以1s為采集間隔。為充分利用數據間的波動形式,本文將以1s為間隔的高程數據為對象進行研究。

圖1 穩壓塔高程變化中不同間隔時間的比較

高程波動形式,本文采用數學擬合的方法進行分析。圖1(b)所示波動接近正弦波動,給出正弦波動擬合方程:

(1)

式中h(t)——t時刻所對應的高程,m;

A、B、C——擬合參數,A、B單位為m,C為角度參數;

T——該波動的周期,s。

采用數學擬合的方法將參數A、B、C量化,以便為分析長距離輸水管線的水力特性提供理論基礎。

圖1(b)中,在高程隨時間變化過程中,正弦波形存在微小的浮動,這些微小的浮動形成噪音,它們是由自動化系統電氣特性造成的。

2 工程實例

以大伙房水庫輸水(二期)工程中一穩壓塔的壓力監測數據為例,圖1的波動過程為該穩壓塔高程數據隨時間變化過程,時間間隔為1s,下文將對該段波動進行擬合。利用式(1)對圖1的波動進行擬合,T=261s。擬合得到的參數中A=58.276m,B=-0.045m,C=1.866。圖2給出擬合情況,擬合可決系數為0.674。

圖2 該穩壓塔的高程波形的擬合過程(T=261s)

其殘差見圖3,最大在0.07m以內,即偏差最大不過0.1%,是可以接受的。從圖3中可以看出,殘差出現較大的地方(如:當時間t=47s時,殘差-0.0593m;當t=213s時,殘差-0.0618m),都為圖1中高程偏離較大的地方,可見這些偏差并非由于本文計算方法帶來的,而是自動化系統采集時因電氣效應引起的,若將其刪除則有失監測數據的準確性,并不合理。

圖3 T=261s情況下的殘差

3 分 析

利用式(1)進行擬合時,周期T的確定是個難點。圖4~圖7給出周期分別為240s、250s、260s、265s時的擬合情況。下頁表給出不同周期T的情況下詳細擬合參數。圖8給出不同周期T的情況下可決系數變化情況,從圖中可看出周期T越接近261s,擬合過程的可決系數越大。結合下頁表和圖8分析表明當T=261s時,擬合可決系數最高,該組參數最能適應該穩壓塔在此時段中監測數據的波動。

圖4 當T=240s時該穩壓塔的高程波形的擬合過程

圖5 當T=250s時該穩壓塔的高程波形的擬合過程

圖6 當T=260s時該穩壓塔的高程波形的擬合過程

圖7 當T=265s時該穩壓塔的高程波形的擬合過程

不同周期T的情況下的詳細擬合參數表

周期T/s擬合參數A/mB/mC可決系數最大殘差(絕對值)/m24058.2788-0.04451.5660.662000.065324558.2781-0.04471.6460.667070.063625058.2776-0.04481.7200.670590.062026058.2762-0.04511.8540.673800.068226158.2761-0.04511.8660.673880.061826258.2760-0.04511.8790.673930.069526558.2756-0.04521.9140.673880.071527058.2749-0.04531.9710.673190.0747

圖8 不同周期下的可決系數比較

4 結 語

為探索長距離輸水管線水利設施壓力監測數據在穩定狀態下的變化規律,本文以大伙房水庫輸水(二期)工程中一穩壓塔為例,采用數學擬合方法分析其高程的波動形態,得出以下結論:

a.高程隨時間變化的過程曲線,若以1s為采集間隔則能呈現一定的波動規律,而非毫無波動規律。

b.該穩壓塔的高程數據采用正弦波公式擬合,可得到可決系數較高的參數,其殘差較大的地方均為數據本身偏離較大的地方,系為自動化采集時,因電氣效應引起的。

c.該穩壓塔的高程變化采用正弦波公式擬合時,周期T的確定是個難點,本文針對不同周期T情況下比較擬合效果,結果表明當周期T為261s時的擬合參數能得到最合適的正弦波形,為分析長距離輸水管線的水力特性提供有力的理論基礎。

[1] 李劍平,趙喜萍.小波分析在輸水管道滲漏檢測系統中的應用[J].水利水電技術,2006,8(37):101-103.

[2] 郭新蕾,楊開林.管道泄漏檢測的水力瞬變全頻域數學模型[J].水利學報,2008,39(10):1264-1271.

[3] 范建強.有壓密閉輸水工程排氣性能研究與分析[J].水利建設與管理,2016,36(1):20-22.

[4] 李鳳濱.長距離輸水管道滲漏監測數據處理研究[J].水利建設與管理,2015(12):58-62.

Research on pressure monitoring data processing of long-distance water conveyance pipeline

HUANG Weijun

(LiaoningRunzhongWaterSupplyCo.,Ltd.,Shenyang110166,China)

The pressure monitoring data should be analyzed in order to understand the operation state of water transmission facilities on long-distance water conveyance pipelines and guarantee the operation safety of the project. In the paper, the voltage stabilizing tower is adopted as an example for fitting elevation data thereof. The results show that: ? the elevation process curve changing with time can display certain fluctuation rule when the collection interval is 1s; ? elevation data is fit with sine wave formula, obtaining parameters with higher coefficient of determination, thereby providing forcible theoretical foundation for analyzing the hydraulic characteristics of long-distance wate conveyance pipelines.

long-distance water conveyance pipeline; operation security; voltage stabilizing tower; monitoring data analysis

10.16616/j.cnki.11- 4446/TV.2017.03.021

TV672+.2

A

1005-4774(2017)03- 0081- 04

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