油田集輸管道震蕩泄漏信號定位技術(shù)應(yīng)用研究

孫秉才 趙敏 曹航博 李永權(quán) 孫守宇 劉哲

1中國石油天然氣公司安全環(huán)保技術(shù)研究院

2北京聲創(chuàng)新技術(shù)發(fā)展有限責(zé)任公司

3長慶油田第四采油廠

油氣管道泄漏檢測定位是一項集多領(lǐng)域、跨學(xué)科的研究課題，涉及熱力學(xué)、流體力學(xué)、聲波傳播、傳感器技術(shù)、微弱信號檢測、數(shù)字信號處理、人工智能等諸多學(xué)科[1-9]。盡管油氣管道泄漏檢測定位技術(shù)的研究經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展歷程，但由于管道運營過程中的諸多復(fù)雜因素，至今還沒有一種權(quán)威、通用、簡單、可靠的泄漏檢測定位方法。

基于負壓波的管道泄漏檢測定位技術(shù)是目前國內(nèi)外廣泛使用的方法，主要應(yīng)用于長輸管道泄漏檢測定位[10-11]，而應(yīng)用于油田集輸管道泄漏檢測定位技術(shù)的研究較少。針對震蕩泄漏信號帶來的定位誤差大的問題，以油田集輸管道現(xiàn)場模擬泄漏測試數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過上下游采集信號特征分析，進行了震蕩泄漏信號定位技術(shù)應(yīng)用研究，提出了一種基于關(guān)注信號下降沿的泄漏定位算法。

1 油田集輸管道模擬泄漏試驗數(shù)據(jù)

模擬泄漏測試場地選擇長慶油田某集輸管道，現(xiàn)場增壓站至轉(zhuǎn)油站管線長度8 776 m，管徑89 mm，沿山勢起伏鋪設(shè)，途經(jīng)兩次跨越，十多處穿越，該管道是一條水油混輸管線。泄漏測試點距離增壓站5 303 m，距離轉(zhuǎn)油站3 473 m。轉(zhuǎn)油站海拔高于增壓站大約66 m 高程。

為了研究油田集輸管道泄漏檢測定位技術(shù)，在增壓站開油泵狀態(tài)下進行了不同孔徑泄漏測試試驗。油田增壓站每隔大約10 min 對集輸管道進行一次開油泵操作，開泵油和停油泵交替進行。增壓站、泄漏測試點、轉(zhuǎn)油站三地管道壓力數(shù)據(jù)見表1。

表1 各段管道測試壓力數(shù)據(jù)Tab.1 Test pressure data of each section in the pipeline

在開油泵時段進行了泄漏孔徑2 mm 的5 次放油測試，利用傳統(tǒng)相關(guān)定位方法，其中5 次定位結(jié)果（距離增壓站）分別是5 438 m、6 161 m、6 140 m、5 377 m，一次漏報。這4次定位最小誤差是74 m，最大誤差858 m。可見，傳統(tǒng)相關(guān)定位方法應(yīng)用于油田集輸管道定位誤差大且很不穩(wěn)定。造成定位誤差大的根本原因是泄漏信號傳播到末端傳感器呈現(xiàn)多峰震蕩信號特征，直接對首末兩端傳感器監(jiān)測信號做相關(guān)運算，相關(guān)峰可能出現(xiàn)在震蕩信號的任意峰值點上。

將第1 次泄漏測試的兩端采集信號局部放大，做相關(guān)運算，相關(guān)峰不明顯且呈現(xiàn)多個大小接近的相關(guān)峰（圖1）。實際上，將上游增壓站泄漏信號x1（泄漏時間4 050 ms）與下游轉(zhuǎn)油站泄漏信號x2（泄漏時間2 150 ms）對齊，它們之間的時間差大約1 800 ms。

圖1 第1 次泄漏測試上下游采集的信號及信號之間的相關(guān)波形Fig.1 Signals collected from upstream and downstream in the first leak test and correlation waveforms between the signals

2 基于關(guān)注下降沿的泄漏定位算法

為了克服油田集輸管道首末端傳感器采集信號直接相關(guān)造成多個大小接近相關(guān)峰的困擾，提出一種基于關(guān)注信號下降沿的泄漏定位算法。該算法由積分器、微分器、判決器、篩選器和相關(guān)器等五部分組成，定位算法流程如圖2 所示。

圖2 基于關(guān)注下降沿泄漏檢測定位算法流程Fig.2 Flow of leak detection and location algorithm based on focusing on falling edge

積分器起到對輸入采集信號x(t)的平滑濾波作用，克服由于管道工況造成傳感器采集監(jiān)測信號限幅失真問題（如圖1下游轉(zhuǎn)油站采集信號限幅失真嚴重，這無益于信號處理）。積分器輸出信號為如下卷積：

式中：x(n)為輸入信號；s(n)為輸出信號；hs(n)為系統(tǒng)的單位脈沖響應(yīng)；符號*表示卷積和運算。

微分器的作用是區(qū)分采集信號波形是下降沿還是上升沿，進行特征提取。數(shù)學(xué)上，波形的上升沿經(jīng)過微分后變?yōu)檎担陆笛亟?jīng)過微分后變?yōu)樨撝怠Ｎ⒎制鬏敵鰹槿缦戮矸e：

式中：s(n)為這一級的輸入信號；d(n)為輸出信號；hd(n)為系統(tǒng)的單位脈沖響應(yīng)。

判決器的作用是尋找確定信號下降沿時間區(qū)段，判決條件是d(n)≤0，s(n)表現(xiàn)為下降沿。同時，將d(n)＞0 的時間區(qū)段，設(shè)置s(n)=0 。判決器輸出為

式中：d(n)為輸入信號；q(n)為輸出信號。

篩選器的作用是篩選些最有可能是泄漏信號發(fā)生的下降沿，這里參數(shù)設(shè)為M，為關(guān)注下降沿時間區(qū)段的數(shù)量。首先對所有下降沿時間區(qū)段的信號波形數(shù)值求代數(shù)和，然后按數(shù)值總和大小升序排序，選擇代數(shù)和數(shù)值最小的前M項。篩選器輸出為

式中：q(i)為輸入信號；p(k)為輸出信號。

由此得出，在下降沿時間區(qū)段，數(shù)值總和負值的絕對值越大越有可能成為泄漏信號。

根據(jù)上述基于關(guān)注下降沿的泄漏信號處理方法，對圖1 第一次泄漏測試的集輸管道首末端兩傳感器采集信號，進行積分、微分、判決、篩選等步驟處理。上下游信號各個步驟處理結(jié)果的波形圖如圖3 所示。

圖3 上下游兩傳感器采集信號依次經(jīng)過積分、微分、判決、篩選處理Fig.3 Signal collected by upstream and downstream sensors is processed by integral，differential，decision，and screening in turn

最后，將上下游篩選器輸出的兩相關(guān)信號做相關(guān)運算[12]，由它們相關(guān)峰對應(yīng)兩信號下降沿的時間差，確定泄漏信號發(fā)生的位置。相關(guān)器輸出為

式中：y(n)為輸出信號；N為兩信號做相關(guān)運算的窗口樣點數(shù)，p1(n)和p2(n)分別為上下游兩信號。

首末端傳感器采集信號下降沿時間差為1 810 ms，傳感器采樣率每秒100 個樣點，增壓站傳感器滯后轉(zhuǎn)油站181 個樣點（圖4）。

圖4 相關(guān)器輸出波形Fig.4 Correlator output waveform

3 定位結(jié)果分析

利用前文提出的基于關(guān)注下降沿的泄漏定位算法，對采集的5 次泄漏測試數(shù)據(jù)進行算法驗證，得到5 次定位結(jié)果。將直接相關(guān)定位方法（傳統(tǒng)方法）和泄漏定位算法（本文算法）的各5 次泄漏測試數(shù)據(jù)列表，進行平均值和標(biāo)準差對比，結(jié)果見表2。

表2 傳統(tǒng)方法和本文算法結(jié)果對比Tab.2 Comparison of the results between traditional methods and algorithms in this paper 單位：m

根據(jù)參考定位位置5303 m，通過比較，傳統(tǒng)直接相關(guān)定位4 次平均值5 779 m，定位誤差476 m，標(biāo)準差430。而新算法定位5 次平均值5 398 m，定位誤差95 m，標(biāo)準差5.37 m。由此可見，本算法不僅定位誤差減小了381 m，而且標(biāo)準差更小。對比結(jié)果表明，基于關(guān)注下降沿的泄漏定位算法，針對油田集輸管道的震蕩泄漏信號，不僅定位精度高，而且更穩(wěn)定。

本算法對其余4 次泄漏測試數(shù)據(jù)的驗證結(jié)果如圖5 所示。這4 次泄漏測試數(shù)據(jù)的相關(guān)峰均高于閾值0.2，相關(guān)峰對應(yīng)的時間差分別為1 800、1 790、1 790、1 790 ms。這4 次加上第1 次的5 次泄漏測試定位的時間差相對穩(wěn)定。可見，基于關(guān)注下降沿的泄漏定位算法，能夠克服管道震蕩泄漏信號造成的定位精度低、不穩(wěn)定的缺陷。現(xiàn)場應(yīng)用結(jié)果驗證了該定位算法不僅提高了定位精度，同時也改善了定位精度的魯棒性。

圖5 本算法對其余4 次泄漏測試數(shù)據(jù)定位驗證相關(guān)峰Fig.5 This algorithm localizes the remaining four leak test data to verify the relevant peaks

4 結(jié)論

以長慶油田某集輸管道模擬泄漏測試數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過增壓站至轉(zhuǎn)油站上下游采集信號特征分析，發(fā)現(xiàn)下游轉(zhuǎn)油站傳感器采集的震蕩泄漏信號是造成相關(guān)定位誤差大的原因。為提高定位精度進行了震蕩泄漏信號定位技術(shù)應(yīng)用研究，提出了一種基于關(guān)注信號下降沿的管道泄漏定位算法。該算法的關(guān)鍵技術(shù)是積分器和微分器，積分器對震蕩泄漏信號先作平滑濾波，微分器將確定信號的下降沿區(qū)間，再通過判決器和篩選器剔除震蕩泄漏信號中的非關(guān)注下降沿部分，避免了泄漏信號中的震蕩部分對相關(guān)峰值的影響。現(xiàn)場試驗數(shù)據(jù)表明，與傳統(tǒng)定位方法的相比，新算法定位誤差由476 m減少到95 m，定位方差標(biāo)準差由430 m 大幅減少到5.37 m。基于關(guān)注下降沿的管道泄漏定位算法可以進一步應(yīng)用于其他油氣管道各種復(fù)雜泄漏信號的定位分析中。