直埋熱水供熱管道泄漏定位檢測實驗研究*

徐自強 李 成 穆連波 張立申 王海鴻 王隨林△

(1.北京建筑大學,北京;2.北京市熱力集團有限公司,北京)

0 引言

供熱管網泄漏精準快速檢測和安全運行監測是保障城市基礎設施安全高效運行和供熱設施節能降碳的重要途徑。直埋熱水供熱管道發生泄漏后修復不及時會造成大量熱水損失,嚴重影響區域供暖,甚至會造成地面塌陷及增加搶修成本等,其安全穩定運行事關民生安全與能源節約。直埋熱水供熱管道在長期使用后,易出現腐蝕、磨損和老化現象,地震等自然災害及人為破壞也會損壞埋地管道[1-3],對其泄漏定位和運維檢修需投入大量人力和物力。供熱不同于油氣輸運,其作為一項重大民生工程,具有運行溫度高、易腐蝕泄漏、熱媒循環流動、管壁外側包裹保溫層、跨季節間歇運行、市區部署密集度高等特點,因此從熱力管道泄漏診斷的時效性、泄漏定位的準確性、測量方案部署的便捷性和測試前后管道完整性等角度來看,用油氣管道檢漏的人工法、質量平衡法、光纖法和統計分析法進行熱力管道泄漏定位存在顯著的局限性[4-5]。在集中供熱管網中,利用經驗模態分解法對壓力信號進行特征提取,基于k最鄰近算法可有效識別管網泄漏,但無法定位泄漏源[6]。聲波法則是通過檢測從破口位置傳播出來的泄漏信號的時頻特征,進一步挖掘管道泄漏信號的時空規律,反饋管道檢漏信號特征進行泄漏定位。聲波法具有安裝靈活、檢測方便和診斷速度快等特點,基于聲波法的供熱管道檢漏技術具有重要的工程意義。

在聲波法管道泄漏檢測方面,Zhang等人采用聲-管-聲-壓多物理場耦合的方法研究了管道泄漏聲波的時頻特征[7]。劉莎等人研究了泄漏噪聲的聲波傳播特性,驗證了聲波法在熱力管道泄漏檢測中的應用[8]。劉翠偉等人通過建立輸氣管道泄漏仿真和實驗模型,驗證了聲波法在輸氣管道泄漏檢測中的應用[9]。黎思杰等人采用聲波法對埋地燃氣管道泄漏的聲波特性進行了研究和時頻分析,用于輔助人工巡檢[10]。閆成穩等人通過建立氣體管道泄漏模型研究聲源特性,得到氣體管道泄漏聲源主要為四極子,仿真與實驗結果所得泄漏信號均在50 Hz以內[11]。王隨林團隊通過搭建供熱管道試驗臺,實驗研究了供熱管道泄漏的聲壓和加速度信號傳遞規律[12-13]。在泄漏信號處理方面,華科等人通過實驗驗證了短時傅里葉變換在泄漏聲波信號的特征提取及報警方面的有效性[14]。董敏等人利用聲波法檢測原油管道小流量緩慢泄漏,并選用多尺度小波變換處理信號[15]。倪曦采用小波尺度破壞噪聲信號選取和重構,提高了燃氣管道檢漏定位精度[16]。張文奎等人通過仿真模擬,驗證了小波降噪在供水管道泄漏檢測中的適用性[17]。

管道泄漏時除產生泄漏信號外,還伴隨各類環境因素產生的復雜噪聲信號,采用聲波信號直接分析的定位誤差較大。傅里葉濾波法和小波閾值法是應用廣泛的泄漏信號處理方法,為推進其在供熱管道泄漏信號處理中的可用性,本文以貼壁式加速度傳感器進行泄漏聲波信號采集,分別利用傅里葉濾波法和小波閾值法將采集的泄漏信號進行特征提取,并將依據2種濾波方法的診斷定位進行對比研究,分析它們在供熱管道泄漏定位中的可用性和定位準確性。最后,在實驗研究基礎上,選定北京市朝陽區某地實際運行的管道進行測試,進一步驗證2種方法的泄漏診斷效果。

1 聲波法檢測原理

供熱管道發生泄漏時,在管道內外壓差作用下泄漏處會發生振動,產生具有一定頻率的聲波信號,并以泄漏點為振源,向管道上下游傳播。本文基于加速度傳感器測量的聲波法是以泄漏信號作為信號源,利用泄漏點上下游管壁上布置的加速度傳感器進行數據采集,最后采用傅里葉濾波法和小波閾值法進行濾波和定位研究。

聲波法檢測示意圖見圖1,在管道上布置加速度傳感器A和B,被測管段總長度為L,漏點距離A的距離為X。

注:v為聲波傳播速度。

泄漏信號f(t)從泄漏位置沿著管道傳播時,會遇到彎管、變徑管、閥門、增壓泵、管道內壁摩擦和其他干擾源,產生噪聲信號e(t)。加速度傳感器采集的信號s(t)為泄漏信號f(t) 和復雜的環境噪聲信號e(t)的疊加,環境噪聲信號e(t)易導致泄漏特征信號f(t)難識別,造成泄漏定位不準確。分別采用傅里葉濾波法和小波閾值法對采集信號進行處理,其目的是將泄漏信號從原始信號中提取出來。采集信號s(t)為

s(t)=f(t)+e(t)

(1)

2 實驗系統

選用如圖2所示的直埋熱水供熱管道實驗系統,實驗管段為管長18.6 m的DN300鋼管,埋深為1.5 m。在實驗管段兩端布置加速度傳感器A和B,進行聲波振動加速度測量。選用體積流量計測量流量,選用電加熱器控制熱水溫度。采用小支管和閥門節流控制的方式模擬泄漏,本實驗中選擇2個泄漏位置進行實驗,它們分別位于實驗段的中部(距離傳感器A為9.3 m)和熱水流向的下游端部(距離傳感器A為17.4 m)。實驗時,先啟動實驗系統,在流量和溫度都達到穩定后,再開啟泄漏孔進行泄漏測試,每次實驗采集有效數據的時長為10 s,實驗選定壓力為0.4、0.8 MPa,水溫為60、86 ℃。

圖2 實驗系統圖

3 數據處理

3.1 泄漏定位

如圖1所示,在泄漏管道外壁上安裝加速度傳感器A和B,它們可捕捉到某個泄漏聲波信號傳遞到A和B的時間差Δt。當已知管段長度L和聲波傳播速度v時,由式(2)可得泄漏孔與加速度傳感器A之間的距離X[18]:

(2)

其中,聲波在管道介質中的傳播速度由式(3)計算:

(3)

Δt可通過加速度傳感器A和B泄漏信號的互相關得到:

R12(Δt)=E(f1(t)f2(t-Δt))

(4)

式中R12(Δt)為加速度傳感器A和B泄漏信號的互相關值;f1(t)、f2(t-Δt)為泄漏位置傳播出來的泄漏信號。

由于周圍環境和管道水流等會產生噪聲信號e(t),加速度傳感器采集到的信號s(t)是泄漏聲波和噪聲疊加在一起的復合聲波,不再是泄漏信號f(t)。為提高泄漏信號互相關時間差Δt的精度,對采集信號s(t)進行降噪處理,從而消減噪聲信號,提高泄漏特征信號質量,最終提高互相關定位精度。本文分別選用傅里葉濾波法和小波閾值法進行泄漏信號降噪處理。

3.2 數據整理方法

3.2.1傅里葉濾波法

傅里葉變換及逆變換可實現離散信號的時域和頻域轉換,可在頻域內將時域信號進行濾波處理。傅里葉濾波分為高通濾波、低通濾波和帶通濾波。帶通濾波可將完整的時域信號分為獨立的頻段,并對各獨立頻段信號進行濾波處理。由于泄漏信號具有較寬的頻段,在對泄漏信號進行頻域分析時,合理選擇頻段有利于降低噪聲信號的比例,改進傅里葉濾波降噪的質量。

3.2.2小波閾值法

小波閾值降噪是利用小波變換對泄漏信號進行多層分解[19-20],計算各層閾值后,在每一層內進行信號閾值化處理,最后通過小波重構,實現泄漏信號降噪[21],信號降噪的計算過程如圖3所示。閾值化處理時,選擇Donoh硬閾值函數和軟閾值函數[22]。

圖3 小波閾值法降噪流程

泄漏信號的小波變換可表述為

(5)

式中Wf(a,b)為小波變換系數,其中a為尺度伸縮因子,b為時間平移因子;ψ[(t-b)/a]為母小波或小波基。

將連續小波變換離散處理后,參數a、b取離散值并得到離散小波系數。在進行信號處理時,閾值是區分泄漏信號和噪聲信號的關鍵因素,閾值選取是否合理將直接影響降噪處理結果,由于特征信號的細節系數會隨著尺度的增大而增加,噪聲信號的細節系數隨著尺度的增大而減小,因此閾值的選取會隨著尺度的增大而減小[23]。硬閾值函數將分解后的各層細節信號小于閾值的分解系數設為零,大于等于閾值的分解系數保留。該方法不會改變信號的局部性質,但信號采集的不連貫性會導致在重構恢復信號時產生一定的波動。軟閾值函數算法是指定1個閾值,大于等于該閾值時使分解系數向零收縮,小于閾值時設為零?；贒onoh硬閾值和軟閾值計算公式得到的硬閾值和軟閾值函數降噪后的小波系數yh和ys可通過式(6)、(7)計算得到:

Donoh硬閾值函數公式為

(6)

Donoh軟閾值函數公式為

(7)

式(6)、(7)中 sign(x)為符號函數;x為加速度傳感器采集信號;λ為閾值,由式(8)計算得到。

(8)

式中σ為噪聲方差,σ取(|W|/0.674 5)的中值,其中W為小波系數;N為聲波采樣點數;k為小波分解層數。

4 實驗結果與分析

4.1 結果分析

圖4、5分別為所采集信號的頻域與時域圖。圖4顯示,在1 000～4 000 Hz的范圍內,兩測點頻域信號幅值較大,振動特性明顯,結合實際實驗分析,此處為近水泵端,同時漏點靠近彎頭,水泵運行和水流撞擊彎頭對泄漏信號采集產生嚴重影響,加大了泄漏特征識別難度,影響了定位精度。

注:CH為傳感器。

圖5 原始信號時域圖

4.1.1傅里葉濾波法結果分析

在選用傅里葉濾波法進行信號降噪處理時,首先通過傅里葉變換將時域信號變換為頻域信號,然后選用帶通濾波進行信號降噪處理,最后將頻域信號變換為時域信號。本實驗將測量的有效濾波段分為0～1 000、1 000～2 000、2 000～3 000、3 000～4 000 Hz。圖6為原始信號通過濾波后在不同濾波段的頻域圖。

圖6 不同濾波段的頻域圖

利用傅里葉濾波法計算得到的泄漏定位結果如圖7所示。由圖7可知,選用2種泄漏孔進行供熱管道泄漏實驗時,在不同壓力和溫度下,經過濾波處理后,它們在波段 0～1 000 Hz時的定位精度較高。但不同泄漏位置的定位偏差不同,泄漏點在中間時泄漏定位偏差最小,最小偏差為0.4 m,而漏點在上游端部時,可能由于漏點靠近彎頭,噪聲干擾較大,導致泄漏定位結果偏大,最大偏差為1.8 m。

圖7 傅里葉帶通濾波降噪的定位結果

4.1.2小波閾值法結果分析

使用小波閾值法進行泄漏信號降噪處理時,通過原始信號分解和高頻細節系數閾值化處理,重構后實現信號降噪。泄漏產生的信號為非平穩信號,小波閾值法可實現高頻段細節系數取舍,重構后保留真實泄漏信息。采用小波基函數取代正弦函數更有利于在非平穩信號中識別泄漏特征。圖8為小波分解5層結果。

圖8 小波分解

從圖8可知,隨著分解層數的增加,對應的振幅逐漸降低且波動逐漸趨向于平穩狀態。干擾泄漏信號檢測質量的噪聲主要集中在較高的細節信號中,通過對各通道進行閾值化處理可有效降低噪聲對泄漏的真實信號干擾,通過互相關圖提取各通道采集信號的時間差。圖9、10分別為小波閾值法降噪后的泄漏信號的時域與頻域圖。圖11為2個通道的互相關結果。

圖9 小波閾值法降噪后的泄漏信號時域圖

圖10 小波閾值法降噪后的泄漏信號頻域圖

圖11 小波閾值法降噪后的泄漏信號互相關結果

經過小波閾值化處理可有效地降低來自高頻段1 000～4 000 Hz的噪聲信號干擾,準確提取泄漏特征且大大提高定位精度。不同位置、壓力和溫度下的定位結果見圖12。

圖12 采用小波閾值法降噪的定位結果

由圖12可知,當漏點位置不同時,處在中間位置的定位結果偏差最小。當泄漏點在管段中間位置時,在相同溫度、不同壓力下,壓力對泄漏診斷的影響不明顯,當壓力恒定時,溫度對定位結果的影響顯著,溫度低時定位結果偏大,而溫度較高時定位結果偏小,可見采用式(3)對聲波傳播速度的修正存在一定的局限性。當泄漏點在管段的端部位置時,泄漏信號檢測規律性并不明顯,可能在端部附近的彎頭等產生了顯著的噪聲信號e(t),影響了泄漏信號f(t)的質量,導致泄漏信號的特征提取被干擾,識別難度大,定位結果精度低。

4.2 綜合分析

對比圖7和圖12可知,傅里葉濾波法和小波閾值法都能實現供熱管道泄漏定位診斷分析,傅里葉濾波法的泄漏定位偏差在0.4 m,小波閾值法的泄漏點定位偏差在0.3 m,可見采用小波閾值法進行降噪處理要優于傅里葉濾波法。為了對比2種方法的降噪效果,將原信號及采用2種方法降噪后的時域信號進行傅里葉變換,其頻域信號結果見圖13,其中原始信號分布在整個頻段內,采用傅里葉濾波法的信號處于0～1 000 Hz濾波段內,傅里葉濾波只改變了信號分布的頻段,以某一頻段信息反映泄漏特征。而采用小波閾值法的信號經過了高頻細節信號閾值化處理和重構,降噪的信號仍分布在整個頻段內,在保證整個頻段完整性的同時反映了泄漏信號特征,且信號特征是高頻段(2 500～4 000 Hz)內振幅值降低、中頻段(1 000～2 500 Hz)內信號特征明顯,低頻段(<1 000 Hz)的信號振幅低于采用傅里葉濾波降噪后信號的振幅,可見小波閾值法在信號的特征提取、頻段范圍、信號信息量等方面都要優于傅里葉濾波法。

圖13 降噪對聲波振動信號頻域影響

5 工程驗證

為進一步驗證以上2種方法在供熱管道泄漏檢測時的降噪效果,選取位于北京市朝陽區某小區的直埋供熱管道進行泄漏測試。測試管段總長為19 m、管徑為DN200、熱水溫度為84 ℃,運行壓力為0.58 MPa。獲得20 s測試數據,經計算得到聲波在管道介質中的傳播速度為1.243 m/ms,依次選用傅里葉濾波法和小波閾值法降噪后依據式(2)進行定位計算。最后選擇開挖驗證方式,對測試定位結果進行驗證。加速度傳感器采集的原始信號時域圖和頻域圖見圖14、15。

圖14 原始信號時域圖

圖15 原始信號頻域圖

由圖14、15可以看出,傳感器CH1采集到的信號振幅更高且信號遍布整個頻段,可以判斷出泄漏信號源靠近CH1側,振動的幅值錯綜復雜,說明檢測期間環境情況復雜、噪聲干擾嚴重。分別采用傅里葉濾波法和小波閾值法對采集的原始信號進行降噪處理,傅里葉濾波法降噪后的信號時域圖和頻域圖見圖16、17,小波閾值法降噪后的信號時域圖和頻域圖見圖18、19。定位結果見表1。

表1 實際泄漏管道定位結果

圖16 0～1 000 Hz傅里葉濾波時域圖

圖17 不同濾波段降噪頻域圖

圖18 降噪后的信號時域圖

圖19 降噪后的信號頻域圖

從表1可知,在實際現場環境下,2種方法均可實現對直埋供熱管道的泄漏檢測及定位,絕對誤差均在1 m以內。傅里葉濾波法選用低頻段濾波的泄漏定位結果較好,但在高頻段誤差較大;小波閾值法比傅里葉濾波法精度更高。定位結果示意圖見圖20。

圖20 定位結果示意圖

6 結論

為提高利用聲波法的直埋熱水供熱管道泄漏定位精度,本文依據聲波法原理分析了管段泄漏定位原理及傅里葉濾波和小波閾值降噪方法,并在實驗臺上開展了管段泄漏的實驗;在對測量的泄漏聲波進行降噪處理后,研究了DN300供熱管道泄漏定位情況,最后選定北京市朝陽區某供熱管道現場數據進行了工程驗證。結論如下:

1) 傅里葉濾波法和小波閾值法都可有效地定位供熱管道泄漏位置。傅里葉濾波法是通過選擇帶通頻段進行濾波處理,并以某一頻段內的全部信號反映泄漏信號特征,但它屏蔽了其他頻段的信號特征,且對該頻段內信號無法再進行精細化降噪處理,因此,傅里葉濾波法有一定局限性。

2) 小波閾值法是對采集到的振動信號在整個頻段內進行降噪處理。通過設定的閾值對分解的每一層細節信號作閾值化處理,經過小波重構后所得到的降噪信號平滑度更高、噪聲干擾更小、定位結果更準確,適用于復雜環境下的信號處理。

3) 通過實驗對比研究發現,小波閾值法提取表征泄漏信號的重要特征信號,同時最大可能保持著整個頻段的信號特征,對整個頻段內信號進行閾值化降噪處理,因此小波閾值法更適用于供熱管道泄漏信號的降噪處理,定位精度更高。由于供熱管道現場檢測環境復雜,易產生噪聲信號,影響泄漏檢測的準確性,后續將結合實際工程環境,增加工程實驗數據樣本,進一步豐富本降噪方法的工程研究。