[發明專利]一種機泵密封泄漏監測與定位方法在審
| 申請號: | 201810040257.8 | 申請日: | 2018-01-16 |
| 公開(公告)號: | CN108364283A | 公開(公告)日: | 2018-08-03 |
| 發明(設計)人: | 高暉;江志農;趙大力;馬晉;馮坤;邵化金 | 申請(專利權)人: | 北京博華信智科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T5/00 |
| 代理公司: | 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203 | 代理人: | 劉萍 |
| 地址: | 100013 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 視頻監控攝像頭 泄漏監測 泵密封 密封泄漏 泄漏點 機泵 種機 報警 在線監測軟件 存儲與備份 視頻采集器 安全事故 定位顯示 集成監測 健康監測 精準定位 經濟損失 視頻信號 數字信號 顯示終端 泄漏事件 在線監測 資源損耗 監測點 對立面 誤報 尋優 在機 交換機 服務器 泄漏 轉換 監測 惡化 | ||
一種機泵密封泄漏監測與定位方法屬于設備健康監測應用領域。本發明在機泵密封對立面安裝視頻監控攝像頭,通過視頻采集器獲得泄漏監測點的視頻信號,并將其轉換成數字信號送至交換機,進而變送至集成監測服務器進行存儲與備份,依托泄漏在線監測軟件實現機泵密封泄漏在線監測。一旦發生泄漏事件,立即啟動泄漏點的精準定位,并經由顯示終端進行報警及定位顯示,避免事態的進一步惡化。本發明便于遠程直接查看報警的監測點,確認是否誤報,采取相應措施;(2)通過指定的視頻監控攝像頭位置尋優技術,使用最少的視頻監控攝像頭監測盡可能多的泄漏點,既經濟又高效;避免因機泵密封泄漏造成的安全事故、資源損耗、經濟損失及環境污染等有益效果。
技術領域
本發明屬于設備健康監測應用技術領域,更具體地,涉及一種機泵密封泄漏監測與定位方法。
背景技術
介質輸送與管道運輸是流程工業的一大特點。常見的工業流體涉及石油、天然氣、水煤漿、密封氣、儀表風、消防水等,而機泵作為動力源,在其中扮演著不可或缺的重要角色。因密封失效、介質腐蝕、應力開裂等導致的機泵密封失效泄漏時有發生。但因機泵設備多為一用一備,一般難以引起足夠的重視。但對于輸送危險(高腐蝕性、高毒性、易燃易爆、高溫高壓等)介質或驅動核心部件的機泵,一旦發生泄漏極易誘發安全事故,發生起火、爆炸和污染事件,造成巨大的經濟損失和惡劣的社會影響。如果能夠及時發現泄漏,并準確確定其位置,就可以有效減輕事故造成的危害,產生巨大的經濟與社會效益。
目前,流程工業常用的泄漏監測手段可分為聲學特征監測、放射性(同位素)示蹤、振動參數監測、流動參數(流量、壓力、質量、溫度等)統計等四種。聲學特征監測法主要是基于分布式光纖傳感器、光纖溫度傳感器、包覆石英光纖傳感器等,監聽泄漏時噪聲信號的階躍,進而根據傳感器特性進行泄漏定位。放射性(同位素)示蹤法主要是預先注入的隨介質一起流動的放射性指示劑,通過監測指示劑的強度進行泄漏監測與泄漏點的定位。振動參數監測法主要是基于加速度傳感器,結合結構動力參數識別技術,通過監測泄漏發生時振動信號的階躍,反推泄漏發生情況。與振動參數監測法近似,流動參數監測法主要是依托溫度傳感器、流量傳感器、質量傳感器、壓力傳感器等監測泄漏發生時流動參數的突變,實現泄漏監測,并基于流動參數傳遞特性實現泄漏點的定位。
由于流程工業的特殊性,目前上述方案在機泵密封泄漏監測與精準定位方面,仍然存在以下問題:
(1)聲學特征監測法與流動參數監測法在管道泄漏監測中有著廣泛的應用,但因工廠噪聲帶來的諸多干擾和因工藝調整帶來的誤判,致使將其用于機泵密封泄漏監測與定位存在較大困難。
(2)放射性(同位素)示蹤法在原理上可以實現泄漏實時監測與泄漏點的準確定位,但因其會污染輸送介質,一般不給予采用。
(3)振動參數檢測法能夠捕捉泄漏發生時的突變,但常因存在其他振動的耦合、傳感器安裝位置限定及難以排除工藝參數調整等其他因素的影響等,難以準確斷定是否有泄漏發生,更是幾乎無法實現泄漏點的精準定位。
(4)目前尚無一種經濟有效的針對機泵密封泄漏監測與精準定位的技術手段,既能夠實時監測機泵密封的狀態,又能在泄漏發生時進行及時預警與精準定位,以便有針對性地采取應急措施,避免事態的進一步惡化。
發明內容
針對現有技術的以上缺陷或改進需求,本發明提供了一種機泵密封泄漏監測與定位方法,其目的在于實現機泵密封實時泄漏監測與泄漏點的精準定位,由此解決因機泵密封泄漏造成的安全事故、資源損耗、經濟損失及環境污染等問題。
為實現上述目的,本發明提供了一種機泵密封泄漏監測與定位方法,包括如下步驟:
(1)選取泄漏監測點,安裝視頻監控攝像頭,采集監測點的視頻信號V;
(2)利用步驟(1)的視頻信號V,對視頻流的每一幀圖像進行灰度化壓縮處理,得到灰度模式視頻GV如下:
GV=u·R+v·C+w·B
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