一種融合改進的油氣儲運泄漏高精識別技術

中圖分類號：TQ086 文獻標識碼：A 文章編號：1001-5922（2025）10-0160-04

A fusion improved high-precision identification technology for oil and gas storage and transportation leakage

GAO Panfeng （Pipe China Eastern Crude Oil Storage and Transportation Co.，Ltd.，Xuzhou 2210o8，Jiangsu China）

Abstract：Inorder tosolve theproblems oflow accuracyand insufficientrobustness of leakage identificationin traditional oil and gasstorage and transportation，a leakage identification method based on improved signal noise reduction and timedelay estimation is proposed.Firstly，theparametersof variational mode decompositionare optimized by adaptive particle swarm optimization algorithm to improve the noise reduction processing abilityof leakage signal.Then，the dynamic exponential parameter，coherence factorand proportional coeficient are introduced to improve the phase transformation weighting algorithm to enhance the delay estimation accuracyofthe algorithm underlow SNR conditions.The results show that the positioning eror ranges of the fixed leakage point and the random leakage point are 0.432～1.305 m and O.137～1.204 m，respectively，and the average positioning error is less than O.84 m. It is concluded that the method has high positioning accuracy and strong robustness，which can provide ahigher precision solution foroil andgas storageand transportation leakage，and has certainsignificance for ensuring the safety of oil and gas storage and transportation.

Key Words： oil and gas storage and transportation;leakage identification;variational mode decomposition;time delay estimation;signal noise reduction

油氣儲運作為國家能源的一個重要環節，其管道系統的穩定運行直接關系到能源供應的可靠性。然而，在長期運行過程中，管道常因機械損傷、腐蝕穿孔或人為操作失誤等因素發生泄漏事故[。泄漏不僅造成能源浪費和經濟損失，還可能引發火災、爆炸等重大安全事故，并對生態環境造成嚴重破壞2。因此，開發高效、精準的管道泄漏識別技術，對保障油氣儲運安全具有重要意義。

目前，基于負壓波傳播特性的泄漏檢測方法是管道泄漏定位的主流技術之一，其可以利用管內與管外的壓力差實現泄漏定位[34。但忽略了實際泄漏信號存在不穩定且非線性的特征，且易受高頻噪聲和外界的干擾，導致信號出現毛刺、畸變等問題[5]。廣義互相關時延估計（GCC）因其原理簡單、穩定性好等優點，在油氣儲運泄漏識別中廣泛應用。但隨著信噪比的降低，該算法已無法滿足泄漏定位精度需求。基于此，本研究提出一種融合改進信號降噪與時延估計的泄漏識別方法，進而為油氣儲運管道泄漏檢測提供一種更高精度的解決方案。

1油氣儲運泄漏識別機理與特征分析

泄漏發生時，管道內外會形成顯著的壓力差，其中內部高壓介質通過破損點迅速外泄，導致泄漏點附近壓力驟降。這種壓力變化以波的形式沿管道分別向上、下游傳播，形成負壓波。其傳播特性與管道結構、介質物理性質密切相關。負壓波在傳播過程中攜帶泄漏點的位置信息，傳播速度會受介質密度、管材彈性模量、管徑等因素影響，具體計算公式為：

式中： ε_P 為介質的壓縮系數； ρ 為介質密度。

由式（1）可知，負壓波速度與介質壓縮性和密度的平方根成反比。實際泄漏信號表現為非平穩、非線性的特征，常疊加高頻噪聲和干擾，導致信號出現毛刺和畸變[。這種信號特征為泄漏檢測提供了關鍵依據，但需通過降噪和特征提取才能準確識別泄漏點位置與泄漏強度。

2油氣儲運泄漏特征提取與識別模型構架

2.1特征信號降噪處理

2.1.1 變分模態分解（VMD）參數優化

VMD是在維納濾波、希爾伯特變換以及混頻調節理論的基礎上，建立的一種高效的信號分解方法[10]。傳統的VMD中，其分解層數 K 和懲罰因子 a 對信號分解效果起顯著影響[1]。為提高泄漏信號提取的準確性，引入通過自適應粒子群優化算法（APSO）與弗雷歇距離（FD）對VMD參數進行優化。其中，引入非線性指數自適應策略動態調整慣性權重和學習因子的APSO平衡全局與局部搜索能力進行動態調整[12]。同時，通過式（2的復合適應度函數增強APSO算法的魯棒性。

式中： R 為原始信號與 IMF 分量的相關系數； H_P 為排列熵。

然后，在 IMF 分量篩選中，利用FD量化 IMF 分量與原始信號的路徑相似度13，具體計算公式為：

L（i）=FD[PDF（f（t）），PDF（IMF_i（t））]

式中： f（t） 為原始信號， IMF_i（t） 為第 i 個IMF分量。

L（i） 值越小，表明路徑相似度越高。隨后，再計算兩個相鄰IMF分量與輸人信號之間距離的相似性增量，即可重構IMF分量[14]。

上述信號降噪流程如圖1所示。

2.1.2廣義互相關時延估計算法的改進

廣義互相關（GCC）算法通過頻域加權函數提升時延估計精度，其中相位變換加權（GCC-PHAT）因其對信號相位信息的敏感性被廣泛應用于管道泄漏定位[15]。而傳統的GCC-PHAT雖能銳化高信噪比信號的時延峰值，但在低信噪比條件下，會大幅放大噪聲干擾，導致相關峰模糊甚至出現偽峰，嚴重降低時延估計精度[。為克服上述缺陷，首先引入指數參數 β ，通過實際信噪比動態調節加權函數的衰減強度，抑制噪聲干擾；然后，融合相干因子，通過頻域相干性分析增強信號相關成分的權重，削弱非相干噪聲影響；最后添加比例系數平衡互功率譜與相干因子的貢獻權重。改進后的GCC-PHAT時延估計公式為：

式中： ψ_x1x2（ω） 為信號 x₁（t） 與 x₂（t） 的互功率譜; x₁（ω）為傅里葉變換， x₂^*（ω） 為其共軛; γ_x1x2（ω） 為相干因子。

改進后的GCC-PHAT函數通過自適應頻域加權，可以銳化信噪比條件下的互相關峰值，從而提升時延估計精度。

2.2油氣儲運泄漏識別模型的構建

基于上述的改進，將油氣儲運泄露識別的流程設定為：

（1）采用改進后的VMD算法對原始信號進行降噪處理，得到降噪信號；（2）對降噪后的信號進行互相關運算，計算兩路信號的互相關函數；（3）利用改進后的GCC-PHAT算法對互功率譜進行頻域加權；（4）將加權后的互功率譜通過傅里葉逆變換轉換回時域，得到廣義互相關時域函數；（5）對廣義互相關時域函數進行峰值檢測，確定時延估計值;（6）將得到的時延差代人式（5），即可計算泄漏點位置。

式中： L 為泄漏點， L_☉ 為管道總長度； V 為負壓波傳播速度； Δt 為時延估計值。

上述識別流程可用示意圖如圖2所示。

3 實驗驗證

3.1 實驗環境

本實驗通過MATLABR2021a平臺，利用其內置信號處理工具箱實現變分模態分解、自適應粒子群優化算法以及GCC-PHAT等核心算法進行實驗。同時，硬件環境采用配備有IntelCorei7-10700K處理器、32GB內存的計算機系統，運行Windows10操作系統，確保算法運算的高效性與穩定性。

3.2 數據來源

在實驗采集2組泄漏信號，第1組采集10個泄漏點，泄漏點固定為 20m ；第2組采集10個泄漏點，泄漏點按照 20m 與 30m 的間隔選取。

3.3 結果與分析

固定泄露點定位誤差結果如表1所示。

由表1可知，針對固定泄漏點 20m） 的10組實驗，本油氣儲運泄漏識別模型定位誤差范圍為 0.432～1.305m ，平均定位誤差為 0.838m 其中最小誤差低至2.16%，70% 以上的實驗定位誤差控制在 5% 以內。

隨機泄漏點定位誤差結果如表2所示。

表1固定泄漏點定位誤差分析Tab.1Analysis of fixed leakage point positioning error

表2隨機泄漏點定位誤差分析'ab.2Analysis of random leakage point positioning error

由表2可知，在隨機泄漏點 20m 與 30m 間隔分布）的10組實驗中，定位誤差范圍為 0.137～1.204m 平均定位誤差為 0.811m 其中 20m 泄漏點組平均誤差為 3.11% 30m 泄漏點組平均誤差為 3.47% ，兩組誤差分布一致性高。綜上，本油氣儲運泄漏識別模型對不同泄漏位置均具有魯棒性，定位精度不受泄漏點距離變化的顯著影響。

4結語

本研究提出的油氣儲運管道泄漏識別方法不僅可顯著提升信號降噪能力，同時通過引入動態指數參數、相干因子和比例系數對GCC-PHAT的改進，可有效抑制低信噪比條件下的噪聲干擾，增強時延估計識別的準確性。而結果為泄露的平均定位誤差在0.840以內，具有適應復雜工況的可行性和能力。

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