城鎮燃氣管道泄漏診斷技術研究

來源:四川燃氣 更新時間:2018-10-16 閱讀:889

  • 長寧縣天能燃氣有限責任公司  李 波


          【摘  要】:城鎮燃氣的蓬勃發展對國民經濟水平的提高和社會事業的發展起到了重要作用,隨著燃氣輸配管網大面積的敷設,隨之而來的安全問題也越來越突出。為了保證城鎮燃氣管網的安全運行,本文對城鎮燃氣管網的泄漏診斷進行了研究。對城鎮燃氣管網的泄漏監測,提出將SCADA系統和管網仿真系統結合來進行監測,及時發現管網的泄漏故障;針對城鎮管網中SCADA系統監測點的個數太少,不能滿足泄漏監測和診斷精度這個問題,引入了靈敏度法,增設了監測點,提高精確性;BP神經網絡模式識別法識別管網的泄漏段,提高泄漏診斷效率。
          【關鍵詞】:燃氣管網  泄漏  診斷  
          1.研究現狀
      在管道工業發展的幾十年中,國內外學者針對管道燃氣泄漏檢測作了大量的研究,取得了一些成果,但是目前還沒有一種通用的、簡單可靠的方法。
      國外管道泄漏檢測的研究在70年代末處于起步階段,80年代末進入了商品階段,90年代開始趨于成熟,一些公司相繼開發出了泄漏檢測系統并投入到在實際工程中,如1992年英國殼牌公司基于序列概率比試驗方法開發出長輸管線檢漏系統,該系統適用性好,維護方便,但是定位精度差。
      國內管道泄漏檢測研究的起步要晚于國外,直到80年代,國內學者開始對管道實時模型法、應力波法和負壓力波法等進行了研究。90年代管道泄漏檢測技術得到了快速提高,1993年清華大學開發了用于輸油管道的實時監測系統,1997年天津大學發開了用于濮陽站到滑縣站輸油管道上的監測系統。
      早期國內外對管網泄漏的檢測采用基于硬件的方法,主要有直接觀察法、聲波法、和放射性示蹤劑檢漏法等。這些方法共同的缺陷是不能及時有效地發現泄漏。隨著計算機技術、自動控制理論和人工智能等學科的發展,基于軟件的泄漏檢測法逐步取代基于硬件的方法,主要有質量平衡法、負壓力波法、相關分析法、壓力分布圖法、小波變換法和模型法等。
      目前輸油管道和輸氣長輸管線泄漏檢測的研究已趨于成熟,而對城鎮燃氣管網泄漏檢測的研究并不多,由于城鎮燃氣管網的復雜性和用氣負荷的不均勻性,城鎮燃氣管網的泄漏檢測是一個難點。
            2.發展趨勢
      為了提高管網監測的靈敏度、降低誤報警率,提高泄漏定位的精確度和可靠性,泄漏檢測方法主要以下發展趨勢:
      (1)SCADA系統與泄漏檢測系統的結合
      SCADA系統實時采集的監測點運行數據可以作為管網泄漏檢測的基礎數據,因此SCADA系統與泄漏檢測系統的結合已成為一個主要趨勢。
      (2)光纖傳感器的應用
      隨著分布式光纖傳感器的發展,可以將光纖傳感器應用于管網中,實時測量管網運行參數,為泄漏檢測提供基礎數據。光纖傳感器具有優越的抗干擾性和解決信號衰減的性能,具有良好的應用前景。
      (3)不同人工智能法的結合
      不同人工智能的法的優缺點各異,將不同的人工智能技術結合起來可以彌補各自的不足之處,這種混合泄漏診斷法是泄漏診斷研究的一個發展趨勢。
      3. SCADA系統
      SCADA系統是以監督為基礎的一種計算機控制系統,通過監測和控制現場運行的設備實現生產過程與優化調度的自動化控制。
      60年代中期SCADA系統(即監視控制及數據采集系統)已經在國外取得了較為系統的研究,并于70年代應用于工業發達的國家。80年代初期,隨著功能的完善SCADA系統廣泛地應用于城鎮供水、城鎮燃氣、城鎮供熱、城鎮供電等網絡中。
      SCADA系統監測點通常依據經驗法布置在大用戶節點處,監測點的個數不能滿足泄漏監測及診斷的要求。監測點的個數越多,管網故障診斷的結果越精確,但是設置過多的監測點并不現實,不僅提高了投資成本,而且增加了數據儲存和處理負擔。因此在保證對管網進行有效的實時監控下,如何選擇最少個數的監測點,并確定監測點的位置是需要研究的重點。
      當管網某根管段發生泄漏時,必然會引起各節點壓力的變化,然而各節點壓力的變化程度是不同的,壓力變化大的節點可能是最佳的監測點。
      采用山東建筑大學燃氣教研室開發的燃氣管網在線模擬軟件進行城鎮燃氣管網的故障運行狀況模擬,具體步驟如下:
      (1)用軟件模擬城鎮燃氣管網正常運行時各節點壓力值;
      (2)分別模擬每根管段發生5%泄漏時,管網各節點的壓力值;
      (3)用正常工況下的壓力值減去相應節點泄漏工況下的壓力值,可得到監測點優化布置的基礎數據。
      4. 管網在線仿真系統
      張明光等學者研究的城鎮燃氣管網在線仿真系統,是通過SCADA系統采集管網監測點的實時數據對所有燃氣管網節點參數進行在線模擬,以下詳細介紹管網在線仿真系統的計算原理。
      (1)節點流量計算
      節點流量計算法常用的有比流量法和區域劃分法,由于燃氣管網用氣分布和用氣負荷不均勻,這兩種方法用于在線模擬中的誤差較大。而節點流量計算精度對管網在線模擬結果精度的影響很大,為了提高模擬精度,節點流量計算采用實時采集和實時調整的方法。
      (a)SCADA系統監測點流量計算
         對于已經布置監測點的管網節點,節點流量可以通過SCSDA系統實時采集。
      (b)未監測用戶節點流量計算
      各類用戶的用氣情況是不均勻的,影響用氣不均勻的因素有很多,如氣候狀況、當地生活水平、作息制度等。不同種類用戶用氣規律也是不同的,因此不同用戶分開研究。選取具有代表性的居民用戶用氣節點、公福用戶用氣節點、工業用戶用氣節點、采暖用戶用氣節點、汽車用戶用氣節點,對這幾類用氣節點的用氣量進行統計,可以安裝自動抄表系統或者進行人工測量,以24小時為周期,統計每小時的用氣量,可以得到各類用戶節點小時流量系數:
      首先計算當前時刻監測點壓力值的實時數據和模擬數據的差值,然后計算當前時刻與前一天該時刻的監測點壓力值的實時數據的差值,當兩個差值都大于設定的閾值,并且當前時刻監測點壓力值的實時數據小于上一時刻壓力值的實時數據時,發出泄漏故障報警。現在的問題是該如何設定閾值,如果閾值設的太大會,當出現故障時會漏報,反而設的太小的話會出現誤報警。
      閾值的設定往往需要綜合考慮各種因素,主要為管網在線仿真系統的模擬誤差。管網在線仿真系統的模擬誤差在5%以內,因此泄漏故障報警的閾值可以設定為5%。受到管網在線仿真系統精度的限制,管網泄漏監測系統只能監測到管段斷裂這樣的大泄漏事故。
      5. BP神經網絡
      神經網絡的神經元是通過網絡的信息處理來相互作用,這些信息的存儲取決于神經網絡的結構以及取值和閾值。神經網絡具有模式識別功能,樣本數據通過隱含層神經元的運算,在特征空間提取模式特征,實現類別的劃分,最后將劃分的結果通過輸出層輸出,類別劃分后可以對一組新數據的類型進行識別。BP神經網絡廣泛應用于各領域中,是應用于設備檢測與故障診斷方面最為廣泛的基本網絡之一,本文也采用BP神經網絡的模式識別功能,對城鎮燃氣管網的泄漏進行識別。
      基于BP神經網絡的泄漏識別系統數據融合構建原理為:創建神經網絡結構(網絡層數,各層神經元個數);設定網絡參數的初始值(權值和閾值賦初值);
      輸入泄漏樣本數據,并在特征空間中提取特征值作歸一化處理;通過處理好的樣本數據對神經網絡進行學習,直到達到預期的誤差或者學習次數;采集新的泄漏數據進行仿真,得到泄漏識別結果。
      管網各節點流量是隨時間不斷變化的,因此不同時刻管網正常運行參數和泄漏模擬參數都是不同的。BP神經網絡參數(權值和閾值)是基于樣本數據通過訓練得到的,因此在不同時段內BP神經網絡參數也是不同的。
      本文建議在建立BP神經網絡泄漏識別系統時,根據城鎮燃氣管網的日用氣規律劃分非均勻時間間隔,每個時間段內保存一組神經網絡參數。
      6. 結論
      本文基于BP神經網絡模式識別法和管網模型法,對城鎮燃氣管網的泄漏診斷進行了研究。綜合本文的分析,主要研究成果如下:
      (1)針對城鎮燃氣管網泄漏事故的監測,提出了SCADA系統和管網在線仿真系統結合法進行泄漏監測。由于管網在線仿真系統精度的限制,只能監測到管段斷裂等大泄漏事故。SCADA系統通常采用經驗法,將監測點布置在大用戶節點處,監測點的個數不能滿足泄漏診斷的要求,本文采用靈敏度法對SCADA系統增加監測點。
      (2)探討了城鎮燃氣管網的泄漏識別。本文提出BP神經網絡模式識別法進行泄漏識別,對已經分區的管網首先識別泄漏區域,然后在泄漏區域中識別泄漏管段。BP神經網絡的識別精度很高,不考慮數據采集誤差的前提下,可以識別泄漏量為2%以上的事故。泄漏識別結果驗證了采用BP神經網絡法可以識別小泄漏故障。
      (3)引入模糊聚類法對城鎮燃氣管網進行分區。城鎮燃氣管網的管段個數少則數百多則上千,大量的管段個數不僅影響了BP神經網絡管的識別精度,而且降低了診斷的效率。將管網分區后,每個區域內的管段個數明顯少于整個管網的管段個數,可以提高識別精度和診斷效率。管網分區的結果表明相同區域內的管段并不是都彼此相連的,因此管網分區是根據某種內在聯系的虛擬分區,而不是空間上的分區。
      (4)研究了泄漏點的計算方法。BP神經網絡只能對泄漏識別到段,不能將泄漏定位到點,為了求解泄漏點,建立了管段的泄漏模型,并采用模型法對泄漏點進行了求解,彌補了BP神經網絡只能識別到段的缺陷。在不考慮儀表誤差的前提下,定位誤差在5%以內。計算結果驗證了模型法用于泄漏點定位的可行性。
       
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