[發明專利]基于振動和溫度雙參量的油氣管道泄漏檢測方法

有效

• 申請號: 202110034057.3
• 申請日: 2021-01-12
• 公開（公告）號: CN112729688B
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發明（設計）人: 王峰;劉震;洪瑞;張旭蘋;其他發明人請求不公開姓名
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G01M3/00
• 分類號: G01M3/00;G01M3/24;F17D5/02;F17D5/06;G06K9/62;G06N20/10
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 湯金燕

本發明公開了一種基于振動和溫度雙參量的油氣管道泄漏檢測方法，該方法同時基于油氣管道的振動數據和溫度數據，在時域和頻域兩方面，從數據中提取有效的特征值，并利用機器學習方法，從中選擇合適的分類器模型，根據所提取的特征值對油氣管道泄漏狀態做識別，有效地降低了油氣管道泄漏監測的漏報率和誤報率。

技術領域

本發明涉及分布式光纖傳感技術領域，尤其涉及一種基于振動和溫度雙參量的油氣管道泄漏檢測方法。

背景技術

油氣管道往往具有距離長，鋪設地點和環境十分復雜的特點，管道會經過山川、河流、湖泊等多種地形和區域。在這樣復雜的環境中，油氣管道經過長期運行，會受到多種多樣的外界影響，如外界局部腐蝕、第三方施工破壞、自然災害等，極有可能出現泄漏問題。油氣管道一旦出現泄漏，造成的后果十分嚴重。首先，油氣管道泄漏會造成油氣資源的損失，其次，若油氣管道在鄉村或城郊附近發生泄漏，也可能會造成人員傷亡事故。而處理這些工業污染、傷亡事故需要大量的人力和財力資源，這在一定程度上更加深了管道泄漏的危害程度。

目前，用于對油氣管道泄漏進行檢測的技術主要為分布式光纖溫度傳感技術和分布式光纖振動傳感技術兩種。它們分別通過測量由于管道泄漏引起的布設在管道周圍光纖的溫度或振動情況，實現對管道泄漏的測量。盡管分布式光纖傳感技術在此類監測領域已開展一定的工程應用，但目前該方法主要存在兩個問題：第一個問題是誤報率或漏報率較高。當利用分布式光纖溫度傳感技術進行檢測時，由于傳感信號較為微弱，當泄漏量較小，引起泄漏管道附近溫度變化較小時，難以及時發現事故，出現漏報；另一方面，當利用分布式光纖振動傳感技術進行檢測時，又會因為信號對外界微小振動十分敏感，使得當管道附近存在較強的振動干擾時，極易引起誤報。第二個問題是泄漏事件識別準確性有待提高。外界的多種因素均會引起光纖傳感系統信號的變化，目前常規光纖傳感系統只能準確得到相應光信號的具體變化，難以實現對油氣管道泄漏的準確檢測。

發明內容

針對以上問題，本發明提出一種基于振動和溫度雙參量的油氣管道泄漏檢測方法，從而減小油氣管道泄漏監測的誤報率和漏報率，提高識別準確度。

為實現本發明的目的，通過同時獲取溫度數據和振動數據，并從中分別提取溫度數據特征、振動數據特征，再將特征聯合，利用機器學習方法對分類器模型做訓練，最后利用訓練好的分類器模型做事件識別，實施對油氣管道的泄漏監測，提供一種基于振動和溫度雙參量的油氣管道泄漏檢測方法，包括如下步驟：

S10，在油氣管道周圍布設光纖，采用光纖中的瑞利散射光獲得多個振動信息，采用光纖中的布里淵散射光同時獲得同一狀態下多個溫度信息，并獲取油氣管道當前的管道狀態，從而得到油氣管道的樣本振動信息、樣本溫度信息和樣本狀態；所述管道狀態包括泄漏狀態和未泄漏狀態；

S20，獲取樣本溫度信息的多個描述特征，將樣本溫度信息的各個描述特征組成樣本溫度特征向量；

S30，獲取樣本振動信息的多個描述特征，將樣本振動信息的各個描述特征組成樣本振動特征向量；

S40，將樣本溫度特征向量和樣本振動特征向量組合成樣本特征向量，根據樣本狀態確定樣本特征向量的樣本標簽；

S50，返回執行步驟S10至S40，直至獲得的樣本特征向量超過數量閾值，將所有樣本特征向量和各個樣本特征向量對應的樣本標簽劃分為訓練數據集和測試數據集；其中，所述訓練數據集包括多個樣本特征向量和各個樣本特征向量對應的樣本標簽；所述測試數據集包括多個樣本特征向量和各個樣本特征向量對應的樣本標簽；

S60，采用訓練數據集訓練初始分類器，得到初始檢測模型，將測試數據集的各個樣本特征向量分別輸入初始檢測模型，得到測試數據集中各個樣本特征向量的測試結果，比較測試數據集中各個樣本特征向量的測試結果與樣本標簽，得到測試準確率，若測試準確率大于或者等于準確率閾值，將初始檢測模型確定為泄漏檢測模型；