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硕上论文长输石油管线泄漏检测关键技术研究 摘要 原油管道中泄漏事故的发生，不仅造成资源损失和环境污染，而且会带来巨大的财 产损失和人员伤亡。因此，需要研究更有效的泄漏检测技术，从而保障管道安全运行， 将泄漏事故造成的损失和危害降到最低，提高企业的自动化管理水平。这具有非常重要 的意义。 本文在分析了基于负压波法的管道泄漏检测与定位技术原理的基础上，采用了中值 滤波对原始压力数据进行消噪处理；并针对压力数据的特点，设计了一种新的波段类型 划分方法，提出将k l 变换应用到各类型波段的特征提取中，根据所提取到的二次特征 来对波段进行分类，选出突降段，获得突降拐点；并与多分辨率分析和波形突降拐点直 接检测算法结合起来，综合成一个完整的负压波突降拐点捕捉算法一种多分辨率下 基于k l 变换的融合突降拐点直接检测思想的波形突降拐点捕捉算法。 通过对大庆油田几条输油管线中现场采集到的真实数据进行检测，实验证明该算法 在捕捉波形突降拐点中具有很高的准确性和实时性，同时具有鲁棒性。根据综合后的完 整算法识别到的波形突降拐点，分别采用直接相关和极性相关这两种相关技术对压力数 据进行相关分析，实现了泄漏判断和漏点定位。 关键词：泄漏检测，负压波，k l 变换，多分辨率，直接拐点检测，相关分析法 a b s t r a c t t h el e a k a g ea c c i d e n t si np i p e l i n e st r a n s p o r t a t i o nn o to n l yc a u s eg r e a tl o s so fr e s o u r s e l ， b u ta l s op o l l u t et h ee n v i r o n m e n t ，w h a t sm o r e ，i tm a yl c a dt os e r i o u sc a s u a l t y i n o r d e rt o g u a r a n t e et h ep i p e l i n e sw o r ks a f e l y , m i n i m i z et h el o s s e sc a u s e db yl e a k a g ea c c i d e n t sa n d i m p r o v et h el e v e lo fe n t e r p r i s e sa u t o m a t i cm a n a g e m e n t ，i ti s n e c e s s a r yt os t u d ym o r e e f f e c t i v el e a k a g ed e t e c t i o na n dl o c a t i o nt e c h n o l o g y i ti so fg r e a ts i g n i f i c a n c e b a s e do nt h ea n a l y s i so nt h ep i p e l i n el e a k a g ed e t e c t i o na n dl o c a t i n gt e c h n o l o g yo f n e g a t i v ep r e s s u r ew a v e ，t h ep a p e ri m p l e m e n t st h ea p p l i c a t i o no f m e d i a nf i l t e r i n gi nd e n o i s i n g o nt h eo r i g i n a lp r e s s u r ed a t a ；t h r o u g ha n a l y s i so ft h ec h a r a c t e r i s t i c so f t h ep r e s s u r ed a t a , t h e p a p e rd e s i g n sa n e wc l a s s i f i c a t i o nm e t h o dt ow a v es e g m e n t a t i o n ，i n t r o d u c e sk lt r a n s f o r mi n p a t t e r nr e c o g n i t i o ni n t ot h ef e a t u r ee x t r a c t i o no ft h es e g m e n t a t i o no fp r e s s u r ed a t a , a n ds e t s e c t r a c t e df e a t u r ea st h ec l a s s i f i c a t i o nc r i t e r i o no ft h ew a v es e g m e n t a t i o n ，c h o o s e st h e d e s c e n d i n gs e g m e n t a t i o n ，a n dg e t s t h ei n f l e x i o n ；t h e nt h ep a p e ri n t r o d u c e s t h e m u l t i r e s o l u t i o na n a l y s i sa n dt h ed i r e c td e t e c t i o na l g o r i t h mo fw a v ed e s c e n d i n gi n f l e x i o n ，a n d i n t e g r a t i n gw i t hk lt r a n s f o r m ，t h ep a p e rp r o p o s e s a ni n t e g r a ln e g a t i v ep r e s s u r e 、v a v e i n f l e x i o nd e t e c t i o na l g o r i t h m - - aw a v ed e s c e n d i n gi n f l e x i o nc a p t u r i n ga l g o r i t h m w h i c h i n t e g r a t e sd i r e c ti n f l e x i o n d e t e c t i o na n d k lt r a n s f o r l 1b a s e do nm u l t i r e s o l u t i o n v i at h ed e t e c t i o nt ot h er e a ld a t ag a t h e r e di ns e v e r a lp i p e l i n e so fd a q i no i l f i e l d ，t h e i n t e g r a la l g o r i t h mi sp r o v e d t ob eo fo fh i g ha c c u r a c ya n de f f i c i e n c ya n da l s or o b u s ti nt h e c a p t u r eo fw a v e f o r md e s c e n d i n gi n f l e x i o n i ne x p e r i m e n t a c c o r d i n gt ot h ed e t e c t e dw a v e f o r m d e s c e n d i n gi n f l e x i o nu s i n gt h ei n t e g r a la l g o r i t h m ，t h ep a p e ra d o p t st w o c o r r e l a t i o nt e c h n o l o g y i n c l u d i n gd i r e c tc o e l a t i o na n dp o l a rc o r r e l a t i o nt od oc o e l a t i o na n a l y s i st ut h en e g a t i v e p r e s s u r ew a v ed a t a , a n di n p l e m e n t st h el e a k a g ej u d g e m e n ta n d l o c a t i o n k e yw o r d ：l e a k a g ed e t e c t i o n ，n e g a t i v ep r e s s u r ew a v e ，k - lt r a n s f o r m ，m u l t i r e s o l u t i o n ， d i r e c ti n f l e x i o nd e t e c t i o n ，c o r r e l a t i o na n a l y s i s i i 声明 本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在 本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发 表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学 历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均 已在论文中作了明确的说明。 研究生签名： 童：噻：辈。7 年。6 月珀 学位论文使用授权声明 南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅 或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送 交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对 于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。 研究生签名： 耋暨孥刁年。钥才日 硕上论文 长输石油管线 f i 【漏柃测关键技术研究 1 综述 1 1 研究背景 l 。l 。l 管道运输的发展现状 由于管道在输送液体、气体、浆体等方面具有的独特优势，目前其已成为继铁路、 公路、水路和航空运输之后的第五大运输工具。与另外几种运输方式比较，管道运输具 有连续性好、运输量大、运价便宜和管理方便等优点。管道工业在国民经济中占有重要 的位置i 。 1 8 6 5 年，美国宾夕法尼亚州建成第一条原油输送管道，这标志着现代管道运输的开 始。经过一百多年的发展，管道运输已成为国民经济综合运输的重要组成部分之一，也 是衡量一个国家的能源与运输业是否发达的特征之一【2 1 。 我国是世界上最早使用管道输送液体的国家之一。上个世纪7 0 年代，我国相继建 成了庆抚线、庆铁线、铁大线、铁秦线、抚辽线、抚鞍线、盘锦线、中朝线等8 条管线， 总长2 4 7 1 公里，率先在东北地区建成了输油管网【3 】。 进入9 0 年代以后，我国的长输管道建设又有了新的突破，并相继建成了一批长输 管道。到2 0 0 0 年底，我国已拥有原油和天然气长输管道2 1 ，0 0 0 公里，年输量超过l 亿 吨。我国石油、天然气产量的9 0 通过长输管道输向炼油厂、化工厂及海运码头【4 】。 随着我国能源工业的发展和能源结构的调整，管道工程建设迅猛发展。截止2 0 0 3 年底，我国输油气管道累计长度达4 5 8 6 5 k m ，居世界第六位，其中原油管道1 5 9 1 5 k m 、 天然气管道2 1 2 9 9 k m 、成品油管道6 5 2 5 k m 、海底管道2 1 2 6 k m ，“西气东输”、“冀宁联 络线”、“西部管道”等国内大型管道工程相继建成投产或即将完工，跨国管道“中哈管线” 也即将完工，与俄罗斯及邻国、中亚等国的管线建设一直都在紧张筹划中。据国家规划， 至2 0 2 0 年，我国油气输送管道基本形成分布合理、联络成网、互相调配、安全可靠、 覆盖全国主要区域的油气管网，满足社会经济发展和人民生活需要。以上的这些资料表 明，我国的管道运输工业正处在一个既充满生机，又面临着新挑战的新时期，将在中国 的工业化进程中扮演着重要的角色。 1 1 2 管道运输中存在的问题 对管道工业的大量数据研究表明，管道中泄漏事故的发生遵循“浴瓮效应”的一般规 律【5 1 。 l 综述硕士论文 失 效 塞 衰老期 。 成熟期 夕 f 、 图1 1 2 1 浴盆效砸 图1 1 2 1 的“浴盆效应”事故概率曲线将事故的发生分为三个阶段：初生期、成熟期 和衰老期。从图中可以看出，管道处于第一阶段的初生期时，由于管道自身存在的某些 缺陷，造成管道在这一时期的运行较脆弱、不稳定，从而其发生泄漏等事故的概率自然 就比较高。而当管道在经过了第一阶段的运行，到了第二阶段的成熟期，此时管道已经 适应了周围的环境，其自身的一些缺陷也得到修复，因此，在这一时期，管道中发生泄 漏事故的概率较小，处于一个稳定的水平。当管道经过成熟期长时期的运行，已经到了 其设计寿命，其各方面指标均已退化，管道在这一时期进入了衰老期，其运行已经比较 脆弱，从而导致这一时期事故率骤然上升。 进入本世纪，随着以前铺设的管道的管龄增长，我国相当一部分长输石油管线已经 逐步步入衰老期，从而已进入事故高发阶段。全世界管网的5 0 已经使用了3 0 年以上 的时间。大量新铺设的管线，也处于事故频发的初生期。此外，一些不法分子也猖獗盗 油，种种现象造成管道中泄漏事故频发。石油管道的泄漏不仅造成了巨大的资源浪费， 更会对人们的生存环境和生命财产造成不可估量的损失。1 9 9 4 年3 月2 4 日发生在美国 新泽西州爱迪生地区的一起输气干线破裂事故，造成现场爆炸和建筑物着火，造成1 人 死亡，1 0 0 人受伤1 6 ，7 】。图1 1 2 2 显示了2 0 0 9 年0 2 月2 5 日厄瓜多尔第二大输油管线o c p 管道断裂，使亚马孙丛林中的圣罗莎河遭到污染瞵j 。 2 顾l 论文* 输 由管线泄漏检测燕键拄术研究 酗112 , 2 输油管道泄漏现场嘲 管道泄漏造成的经济损失、环境污染及人身伤亡是巨大的。有效的泄漏检测技术能 及时报警并准确判断泄漏位置，最大限度地把泄漏造成的损失降到最低。这对提高油 开 输油管线的管理减少企业的经济损失，提高企业的自动化管理水平有重大意义1 9 i 。管 道的维护管理、泄漏检测、保障管道安全运行已成为世界上重要的研究课题并r 益受到 重视l 。“ 1 2 国内外管道泄漏检测的研究现状 国际上对泄漏检测和定位方法的研究已经有近几十年的历史。最初人们对管道泄漏 检测是通过沿管道分段巡视的方法进行的，但这种方法效率低。国外输油管道发达的国 家，如美国、英国等，早在2 0 世纪五六十年代就开始了管道检测技术研究。目前，国 际上研究的泄漏检测和定位方法大体上分为两大类，一类是基于硬件的检测方法，另一 类是基于软件的检测方法旧。 基于硬件的方_ i 去( h a r d w a r e b a s e dm e t h o d s ) 是指基于泄漏物直接进行检测，如直接观 察法、检漏电缆法、放射性示踪法【“i 、光纤检漏法等。基于软件的方法 f s o t s , a r e b a s e dm e t h o d s ) 是指利用现代控制理论、信号处理、通信和计算机技术等对因 泄漏而造成的管道中某些参数( 如压力、流量、流速等) 的变化，进行聚集、处理，进 而实现泄漏检测。出于基于软件的方法具有连续实时运行、适应性广、易安装等优点， 基于软件的方法是近年来研究被广泛研究的常用的管道泄漏检测方法【”帅i 。 基于软件的方法主要有基于模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三 种。 1 2 1 基于模型的泄漏检测方法 基于模型的方法是通过建立管道的实时模型，用模型在线估计管道的m 力和流量， 3 i 综述硕上论文 并与压力和流量的实测值相比较来进行泄漏故障诊吲8 】。建立模型的方法主要有：系统 辨识【19 1 、状态估计【2 0 2 1 2 2 1 和k a i m a n 【2 2 , 2 3 1 滤波器等。 系统辨识法就是辨识出管道模型，并与管道实际值进行比较来进行判漏。该方法采 用线性a r m a 模型结构增加某些非线性项来构成管道的模型结构，用辨识的方法求解 模型参数，并用与状念估计方法类似的原理进行检漏与定位【2 4 。 状态估计法就是建立管道内流体压力和流量的状态方程，以被检测的两站压力为输 入，对两站流量的实测值和观测值的偏差信号采用适当的算法进行检漏和定位。该方法 假定两站的压力不受泄漏量的影响，所以仅适于小泄漏量情形1 2 川。 1 2 2 基于信号的泄漏检测方法 基于信号处理的方法主要有压力点分析法、声学方法等。 基于压力点的方法主要有负压波法和压力梯度法等。 负压波法1 2 6 1 的工作原理是：当管道发生泄漏时，由于管道内外的压力差相差甚大， 导致流体迅速流失，从而引起泄漏点处的物质损失和密度减小，进一步造成泄漏点处的 压力下降。由于管道中流体的流动性和连续性，造成泄漏点处上、下游区域内的流体流 向泄漏部位，这种流体的补充会引起泄漏点处上、下游区域区域内的流体密度减小和压 力下降，这种压力降趋势继续向管道两端扩散，水力学上称其为负压波。它的传播速度 就是声波在管道流体中的传播速度。利用负压波通过上、下游测量点的时间差以及负压 波在管道中的传播速度可以确定泄漏位置。 本文就是采用基于负压波的方法来进行管道泄漏检测与定位的研究，在突降拐点检 测和提高定位精度等关键问题上，体现了新的思想。 1 2 3 基于知识的泄漏监测方法 基于知识的泄漏检测方法主要有统计学法、神经网络法、专家系统法【27 j 等。 人工神经元网络由于可以具有模拟任何连续非线性函数的能力和从样本学习的能 力，在故障诊断技术中受到广泛的重视。它也被用于输油管线泄漏的检测。可以用泄漏 信号特征指标构造神经元网络输入矩阵，建立对管道运行状况进行分类的神经元网络模 型以检测泄漏故障 2 8 1 。文献【2 9 ，3 0 】提出了一种自适应神经元网络的算法来在线学习故 障，取得了更好的应用效果。文献【3 1 】提出了一种基于新的神经元模型方法用于石油管 道中的泄漏检测与定位。文献 3 2 】提出了一种基于统计学假设检验的泄漏检测方法。通 过计算流量和压力均值之间标准偏差和检验零假设，对偏差的显著性进行检验，来判断 是否出现故障。文献 3 3 ，3 4 】提出了可以对泄漏产生的瞬态负压波进行特征提取和结构模 式识别，以此进行泄漏检测和定位。文献 3 5 】提出了首先用小波包重构信号，提取特征 向量建立训练样本集，然后建立一个基于支持向量机( s v m ) 的故障分类器诊断系统。文 献1 3 6 研究了一种基于离散增量聚类方法的智能故障诊断的管道泄漏检测算法。 4 硕士论文长输石油管线泄漏榆测关键技术研究 总之，基于知识的方法在处理非线性问题等方面具有广阔的发展前景【3 7 1 。 1 3 泄漏检测的性能评价 每种泄漏检测方法都各有其不同的应用场合和优缺点，本文从以下几个方面对一个 泄漏检测技术进行综合评价： ( 1 ) 灵敏度：指对小泄漏的检测能力。 ( 2 ) 虚警率：指没有发生泄漏时却给出报警的概率。 ( 3 ) 漏警率：指出现了泄漏却没给出报警的概率。 ( 4 ) 实时性：指在尽可能短的时间内检测到泄漏并给出报警的能力。 ( 5 ) 准确性：指对泄漏的大小及其时变特性的估计准确度。 ( 6 ) 定位能力：指检测到泄漏后，对泄漏点进行精确定位的能力。 ( 7 ) 评估能力：指对泄漏量大小的估计能力。 ( 8 ) 鲁棒性：指在噪声、干扰等情况下能否正确对信号进行泄漏检测并报警。检测 系统鲁棒性越强，可靠性就越耐3 8 】。 1 4 本文的研究意义和主要工作 目前，我国的管道泄漏检测技术相对于管道管理发达的国家还是比较落后，很多管 线仍然使用人工巡线的方法来检测泄漏。随着管线老化以及不法分子日益猖獗，输油管 道泄漏对经济损失和环境污染的影响日益严重。因此，研究有效的输油管道泄漏检测技 术有着十分重要的经济意义，同时在环境保护和打击社会犯罪方面也有着积极的社会意 义。 本文采用负压波法检测管道泄漏，将模式识别中的一种特；征提取方法 f i l e l e n 则结束，否则转第五步。 3 基于k l 变换的压力波突降段检测硕：l 论文 3 4 3 实验结果及分析 实验中，继续采用3 3 4 3 节中的5 5 个样本作为训练集训练后得到的特征提取矩阵 u 和3 4 1 节中得到的4 类波段的均值向量1 1 1 1 、m 2 、m 3 、m 4 ，根据3 4 2 节中的检测 算法对压力数据文件进行波段类别检测和分类。 实验一： 图3 4 3 1 为压力文件南- - 2 0 0 7 0 9 1 10 8 t x t 中的压力数据所绘制的波形，文件长度 f i l e l e n = 7 0 5 0 1 ，图3 4 3 2 为对图3 4 3 1 的压力信号进行滑动窗口长度为5 1 的中值滤波后 的结果。检测时，按照上节所讲的算法，对此滤波后的压力数据文件进行分段、特征提 取和波段判别等工作，最终波段分类的结果如图3 4 3 3 。 图3 4 3 1 某段时间的压力数据信号a 图3 4 3 2 压力数据信号a 的中值滤波结果 图3 4 3 3 压力数据信号a 的分段分类结果 图3 4 3 3 中，对于分段所属的类别用+ 表示，+ 所对应的纵坐标表示该段对应的 段的类型，如某+ 对应的纵坐标为1 就表示该段被判为第l 类。算法中取的s h i f t d i s 为 5 0 0 ( 即相邻的两段有5 0 0 个重合点) ，s e g l e n 取1 0 0 0 ，总分为1 4 2 段，下降段分别定 硕1 二论文 k 输石油管线泄漏榆测关键技术研究 位到1 7 0 0 1 和7 0 0 0 1 处。对比图3 4 3 2 和图3 4 3 3 可以看出，波段的类型分类结果基 本正确，与实际观察基本是一致的。 实验二： 图3 4 3 4 为压力文件南- - 2 0 0 7 0 9 0 40 9 t x t 中的压力数据所绘制的波形，文件长度 f i l e l e n = 7 1 8 9 7 ，图3 4 3 5 为对图3 4 3 4 的压力信号进行滑动窗口长度为5 1 的中值滤波后 的结果。检测时，同样按照上节所提的算法，对此滤波后的压力数据文件进行分段、特 图3 4 3 4 某段时间的乐力数据信号b 图3 4 3 5 压力数据信号b 的中值滤波结果 图3 4 3 6 压力数据信号b 的分段分类结果 图3 4 3 6 中，对于分段所属的类别用+ 表示，+ 所对应的纵坐标表示该段对应的 段的类型，如某+ 对应的纵坐标为1 就表示该段被判为第1 类。算法中仍然取的s h i f l d i s 为5 0 0 ( 即相邻的两段有5 0 0 个重合点) ，s e g l e n 取1 0 0 0 ，总分为1 4 2 段，下降段分别 定位到1 1 0 0 1 和1 9 5 0 1 处。对比图3 4 3 5 和图3 4 3 6 可以看出，波段的类型分类结果 基本正确，与实际观察基本是一致的。 3 基于k l 变换的压力波突降段检测硕十论文 对以上两个实验的结果进行分析，可以看出分类结果还是相当理想的。通过对大量 历史压力信号进行实验，发现基于k l 变换的数据段分类算法对压力数据波段的分类效 果较好，尤其是对本文比较感兴趣的突降段的错分情况相对很少，这证明了该算法的可 行性。 但是通过对上面两个实验的分类结果进行仔细分析也可以发现一些问题，这说明 3 4 2 节中的波段分类检测算法本身仍然可以进一步改进。对于下降段跨度小于分段长度 s e g l e n 的情况，由于引进了平稳下降段后，就可以正确地检测出来，从而可以迸一步提 高突降拐点的定位精度，如图3 4 3 6 中，算法定位到11 0 0 1 处开始的段为平稳下降段。 对于图3 4 3 6 中1 9 5 0 1 处的下降段，算法能正确检测到下降段，但是算法并没有考虑到 实际的情况，从图中可以明显看出，该下降段处的压力值甚至超过前一个平衡状态时管 道中的压力值。该下降段其实是管道中压力信号的一个自身调整，并不包含泄漏信息， 因此应该忽略此下降段，不报警。而算法只负责对波段进行分类，它本身没有错误，它 没有记忆性，波段的检测是独立进行的，但是可以通过改进，让算法在分类的同时具有 推测该下降段到底是不是包含泄漏信息的段，从而很大程度上减少虚警的发生。再有， 图3 4 3 2 中，算法检测到7 0 0 0 1 处开始的段是平稳下降段，会给出报警，然而对于7 0 5 0 1 处开始的段同样是下降段，也会给出报警，而通过直观地观察就可以发现这两个突降段 其实来自同一个泄漏或工况过程，这样就会有可能对一次泄漏报警多次的现象，从而也 造成虚警。对于这类情况，可以对移动距离s h i f t d i s 作改进，便可解决上面的异常情况。 3 5 节将重点讨论3 4 节中基于k - l 变换的数据段分类算法中一些相关问题，并对 算法本身作了改进。 3 5 相关问题讨论 基于k - l 变换的压力波突降段检测算法很好地实现了对压力数据文件中分段后的 波段进行准确分类，从而保证了泄漏检测的有效性和准确性。但是该方法同时也存在着 几点不足之处，下面将就这些问题进行讨论，并对其中的不足予以改进。 3 5 1 分段策略的讨论 3 4 2 节的算法中在对实际的压力数据文件进行波段分类时，需要对压力数据进行分 段。分段的策略直接影响着检测的结果。图3 5 ，1 1 是对某段时间内的同一压力数据进行 分段的两种截然不同的效果。其中，图3 5 1 1 中的( a ) 分段比较理想，每段中只包含一 种类型的段，一个分段中正好包含一个下降或上升的波段，这种情况对于波段类型的判 别相当有利。而图3 5 1 1 中的( b ) 的分段情况比较糟糕，一个分段中包含不同类型的波 段，既包含具有上升趋势的部分也包含有下降趋势的部分，这样的情况对波段类型的判 别带来了很大的困难，从而对整个泄漏检测系统的结果产生很大影响。 3 0 硕j ：论文长输石油管线泄漏检测关键技术研究 因此，需要对分段的策略重新考虑，而不是简单的将整个压力段平均分成多少段。 考虑到这一点，本文在分段的时候采用部分重叠分段，即后一段的数据中包含有f j 一段 的数据，这样前后两段就会有重叠部分，设重叠点数为j l 。换句话说，就是设定一个滑 动窗口长度为s e g l e n ，该窗口以步长s h i f t d i s = s e g l e n 一刀向后移动，每一个滑动窗口内 的数据就是一个波段。采用这样的波段划分策略后尽管一个下降段有可能被前后分段隔 开，由于有重叠部分，下降的波段就可以不被遗漏地被近乎完整的划分到一个分段中。 j_ 山l “ l厂。 止- _ l 工- 一 ”“” 俨 j 图3 5 1 1 分段不慈图 尽管让前后两段具有重叠部分的分段策略能解决图3 5 1 1 中( b ) 的问题，但是对于 重叠点数刀的大小问题，也需有所考量。当，2 较大时，即s h i f t d i s 较小时，前后两段的重 叠部分就会很多，这样会造成数据运算的冗余，极端情况时聆= s e g l e n l ，即s h i f t d i s = l ，此时，滑动窗口以步长1 向前移动，前后两段重叠部分几乎就是滑动窗口的长度，这 样的分段策略不会出现下降段被遗漏的情况，但是数据运算量相当大，实际分段中也没 有必要，不符合实际检测中的实时性要求。同时重叠部分n 太大的话，对于一个较长的 下降过程，会形成多次连续的下降段，从而报警多次，造成虚警。如图3 5 1 2 中的( a ) 所示，s h i f t d i s 较小，从而系统会检测到多个连续的下降段。另一方面，当刀较小时， 即s h i f t d i s 较大时，前后两段的重叠部分就会很少，这样就带来了信息的丢失。极端情 况下，刀= 0 ，即s h i f i d i s = s e g l e n ，滑动窗口以步长s e g l e n 向前移动，前后两个波段之 间没有任何数据重叠，如图3 5 1 1 中( b ) 所示，7 = 0 ，出现了一个下降段将被不同的分 段隔开的情况，从而遗漏了下降段，造成漏警。图3 5 1 2 中( b ) 也显示了s h i f t d i s 过大， 造成漏警的情况。 图3 5 1 2s h i f t d i s 设置示意图 本文中，在综合考虑分段策略的基础上，采用重叠分段策略，且让滑动窗口以步长 为分段长度的一半向后移动，即s h i f t d i s = s e g l e n 2 ，这里，s e g l e n = 1 0 0 0 ，s h i f t d i s = 5 0 0 3 基于k l 变换的压力波突降段检测 硕上论文 ，每次前后两段有5 0 0 个数据重叠点。从而既避免了s h i f t d i s 太大引起的下降段被遗漏 带来的漏警情况，又避免s h i f t d i s 太小带来的冗余计算和多次虚警的情形。 3 5 2 虚警问题 在实际的泄漏检测中，会出现虚警的情况。虚警大致分为两种情形：3 5 1 节中的多 次报警和3 4 3 节中实验二中检测到的压力数据波形1 9 5 0 1 处伪泄漏段的报警。算法本 身对突降段的检测没有问题，但是算法没有考虑到波段前后的关联信息。 情形一：长泄漏，多次报警，造成虚警。 实际中，当发生持续时间长的泄漏时，表现在压力波形中，就会出现一个跨度很大 的突降段。这个突降段持续很长的一段时间，以至于跨度远大于s e g l e n ，甚至更大。在 这种情况下，由于分段是基于滑动窗口长度s e g l e n 和步长s h i f t d i s 的重叠分段策略，一 个泄漏将表现出波形上的多个突降段，从而系统会给出多次报警，尽管这是真正的泄漏， 但是一次泄漏过程给出多次报警还是不符合实际应用需求。 在每次检测到突降段( 下降段或平稳下降段) 后，系统会报警或进一步处理，处理 完毕后，滑动窗e l 按照步长s h i f t d i s 向后移动，检测与其相邻的且有s e g l e n s h i f t d i s 个 重复数据点的下一个分段。这样，当该突降段长度大于窗e l 长度s e g l e n 时，系统又会检 测到一个突降段，从而会继续其前一个突降段同样的处理，从而造成虚警。从经验上讲， 管道中出现一个泄漏后会有一定的调整期使管道中的压力值达到一个新的平衡。对于此 类的虚警，可以通过动态改变步长s h i f t d i s 的大小来排除虚警的发生。具体解决方案有 两个： 第一，使步长s h i f t d i s 加上一个固定的经验值。当在每次检测到突降段( 下降段或 平稳下降段) 后，滑动窗口不再按原来的固定步长向后移动，而是根据实际中大量的统 计信息，使滑动窗口向后移动一定的固定经验距离，即s h i f w i s = s h 驴d i s + e x pv a l u e ， 此时文件位置指示器净f + s h i f t d i s 将会跳过该段后的e x pv a l u e 个数据点，进而避免了检 测之后的连续下降段，从而避免虚警的发生，同时也避免检测泄漏后恢复到新的平衡之 间的出现的上升段等波动情况比较复杂的波段。然后重新置步长s h i f t d i s 为滑动窗口长 度s e g l e n 的一半，即s h i f t d i s = s e g l e n 2 。这里，根据对大量历史数据分析发现，管道 中发生泄漏后到恢复到一个新的平衡这段时间大约要持续2 3 分钟，按照采样频率为 2 0 h z 计算，即泄漏后要大约经过2 4 0 0 3 6 0 0 点后会达到一个新的平衡，因此可以取 e x p _ v a l u e = 3 0 0 0 。 第二，合理设置步长s h 护d i s 的值，让其能自适应地改变。当第一次检测到突降段 后，置步长妫驴d 括为初始值的4 倍，即s h i f t d i s = 4 * s h i f t d i s ，则更新文件位置指示器 f = i + s h i f i d i s ，然后再检测新的文件位置指示器f 到f + s e g l e n 间的波段，若检测到该波 段仍是突降段，则继续置步长为当前步长的2 倍，即s h i f t d i s = 2 宰s h i f t d i s ，直到检测到 硕士论文长输石油管线泄漏检测关键技术研究 某波段是平稳段或上升段时，置步长s h i f t d i s 为初始值，即滑动窗口长度的一半，即 s h i f t d i s = s e g l e n 2 。这种”乘性增快速减”的步长调整策略很好地解决了多次报警的问 题，而且对调整期间的波动情况比较复杂的波段不敏感，跳过冗余的下降段和调整期， 直接到达下一个平稳段，也即调整后的平衡状态。并且，该步长调整策略有着良好的自 适应性，它会随着滑动窗口长度s e g l e n 的变化而变化。 鉴于第二个方案的优点，本文中，采用第二个解决方案对3 4 3 节中的算法进行改 进，引进标志变量f l a g 来标明上一个段( 即最近一次检测的波段) 类型是否是突降段( 下 降段或平稳下降段) ，置初始值g a g = f a l s e 。则第七步可以改进为： 第七步：若f l a g = t r e e ，则更新步长s h i f t d i s = 2 * s h i f t d i s ，否则检测当前波段类型， 若当前波段是下降段或平稳下降段，则更新步长。置s h i f t d i s = 4 木s h i f t d i s ，且置标志 f l a g = t r u e 。若该段是平稳段或上升段则置步长s h i f t d i s = s e g l e n 2 ，且直f l a g = f a l s e 。 置文件位置指示器扛f + s h i f i d i s ，若f + s e g l e n f i l e l e n 则结束，否则转第五步，对下一 波段进行判别。 图3 5 2 1 长时间泄漏不意图 图3 5 2 1 是从压力数据文件南一2 0 0 7 0 9 0 91 1 t x t 中摘取的长时间泄漏片段 6 8 5 0 1 7 0 0 0 0 点之间的数据波形，由于分段的长度s e g l e n = 1 0 0 0 ，步长 s h i f t d i s = s e g l e n 2 = 5 0 0 ，则对于长时间的波形下降过程将会上面所讲的多次报警情 况。本节分别使用原算法和本节所讲的改进后的算法对该数据文件进行检测，结果如表 3 5 2 1 所示。 表3 5 2 1 改进前后检测结果 突降段开始位置 改进前6 8 5 0 l 、6 9 0 0 l 、6 9 5 0 1 改进后6 8 5 0 l 由此可以看出，一次连续的波段下降过程从报警3 次降到了报警1 次，改进后的步 长调整策略对长时间的下降过程的效果非常明显，降低了检测系统的虚警率。 情形二：虽是突降段，但并不包含泄漏信息。 实际的波段检测中，并不是所有的突降段都包含着泄漏信息，其中包括两种情况， 一种就是工况的调整也会引起压力下降，这种情况还需进一步处理才能判别该突降段是 3 3 3 基于k l 变换的压力波突降段检测硕l 论文 不是泄漏，另一种就是如3 4 3 节中实验二中的检测到的1 9 5 0 1 处的下降段，这种下降 段并不包含泄漏信息，而是压力信号的自身调整与异常情况的随机表现，因此没必要进 行下一步的处理，算法应该在波段检测与识别阶段识别出这种情况，避免其进入不必要 的下一步处理或报警阶段。 其实这类情况是基于分段方法进行泄漏检测的固有特性。因为对波形进行分段后， 算法只负责检测该波段的类型，而对该波段前后的信息不知情，也就是说基于分段的方 法无记忆性，它隔离了本段与前后段的联系。可以通过对3 4 2 节中的算法进行改进， 使突降段与此前的最近的平稳段联系起来，从而解决此类的虚警问题。具体做法如下： 在对分段后的波段进行类型判别时，记下最近一次平稳段的压力均值m e a n v a l u e ， 当检测到下降段或平稳下降段后，记下该段的压力最小值m i n v a l u e ，然后计算m i n v a l u e 与m e a n v a l u e 的差值a i f f ， a i f f = m i n v a l u e - m e a n v a l u e( 3 5 2 1 ) 若该差值d i f f 大于一个小的阈值t h r e s v a l u e ，比如4 ，说明该突降段的最小值与最 近一次平稳状态时的压力均值相差不多，则可以认定该突降段是管道中压力值的自身调 整，它不带有泄漏信息。 则3 4 3 节中的算法中的第六步可以改进为， 第六步：对提取后的特征y 分别求其与m i 、1 1 1 2 、m 3 、1 1 1 1 4 的欧氏距离，根据最近 邻判别准则，选出与y 距离最小的，则该波段属于该类型波段，若判别该波段属于第1 类平稳段，则记下该波段的压力均值m e a n v a l u e 作为最近一次平衡状态时的压力基准 值，转第七步。若判别该波段属于第3 类或第4 类，则说明该波段带有下降趋势，记下 该段的压力最小值m i n v a l u e ，根据式( 3 5 2 1 ) 计算m i n v a l u e 与m e a n v a l u e 的差值d i f f ， 若差值d i f f 小于阈值t h r e s v a l u e ，则表明该段是可能包含泄漏信息的突降段，并进行下 一步处理或报警，处理结束后转第七步，否则直接转第七步。 图3 5 2 2 伪泄漏段示意图 图3 5 2 2 是从压力数据文件南一2 0 0 7 0 9 0 7 _ 0 9 t x t 中提取的3 0 0 0 0 4 0 0 0 0 点之间的 数据波形，其中包含了3 6 0 0 0 3 8 0 0 0 之间的伪泄漏片段。根据上面的改进算法，对该 文件进行泄漏检测，检测到3 6 5 0 1 3 7 5 0 1 之间的波段属于下降段，此时m i n v a l u e = 5 1 6 ， m e a n v a l u e = 4 9 6 4 9 9 0 ，阈值t h r e s v a l u e = - 3 ，根据式( 3 5 2 1 ) 计算差值a f f 大于 3 4 硕十论文长输石油管线泄漏榆测关键技术研究 t h r e s v a l u e ，因此表明该段是伪泄漏段，从而不作任何处理，接着检测下一个波段。本 节分别使用原算法和本节所讲的改进后的算法对该数据文件进行检测，结果如表3 5 2 2 所示。 表3 5 2 2 改进前后检测结果 突降段开始位置 改进前3 6 5 0 l 改进后 无 从上面的分析可以看出，改进后的算法对伪泄漏段有着良好的检测效果，一定程度 上降低了虚警的发生。 3 5 3 训练样本对算法的影响 波段分类结果的优劣很大程度上依赖于前期的训练样本，训练样本的好坏和精度直 接影响突降段检测的效果。下面将用多组实验来说明训练样本对波段检测效果的影响。 样本总数8 5 个，第1 类样本4 0 个，第2 类样本1 0 个，第3 类样本2 0 个，第4 类 样本1 5 个。分三组实验。 实验一：1 、2 、3 、4 类用于训练的样本数分别为：1 5 、4 、8 、5 ，共3 2 个用于训练， 每类剩下的样本用于测试，共5 3 个，相应的个数分别为：2 5 、6 、1 2 、1 0 。 实验二：1 、2 、3 、4 类用于训练的样本数分别为：2 0 、5 、l o 、8 ，共4 3 个用于训 练，每类剩下的样本用于测试，共4 2 个，相应的个数分别为：2 0 、5 、1 0 、7 。 实验三：l 、2 、3 、4 类用于训练的样本数分别为：3 0 、5 、1 0 、1 0 ，共5 5 个用于训 练，每类剩下的样本用于测试，共3 0 个，相应的个数分别为：l o 、5 、1 0 、5 。 测试的结果如图3 5 3 1 所示。图中纵坐标1 、2 、3 、4 对应l 类、2 类、3 类和4 类，横坐标为测试样本的个数，相应的坐标对应其每类测试样本的个数。图中的黑色的+ 号所在的纵轴表示横坐标的样本对应的预测分类结果，而蓝色的号所在的纵轴表示横 坐标对应的样本被分类的实际结果。从图中可以直观地看出，蓝色的号和黑色的+ 号不重合所对应的横坐标的样本表示错分的情况。 3 基于k - l 变换的椎力渡突降段检铡硕论文 4 幕3 装z 1 0 实验 滂试样车数( 十) 实验结果如表3 53 1 。 图3 53 1 实验分类结果图 表3 53i 测试分类结果 训练样本敦测试样本数各类别识* 幛 止确识别数 l l l i l i3 25 34i07 4 3 0 5 1 0 1 02 561 21 02 558310 0 l0 8 30 6 7 4 34 2 37 0e8 l 2 0 5 1 0 8 2 0 l51 1 0 l7 2 05931 0 0 l10 0 0 9 0 0 4 3 2 80 9 3 3 3 051 01 0 1 0 l5l l o f5 1 058 j 5 1 0 0 l1 0 0 lo8 0 l1 0 0 从表353 1 中可以看出，随着训练样本的增加，各波段正确识别率和总识别率总的 来说随之提高。平稳段的识别率基本为1 0 0 几乎与训练样本的数量无关，上升段的 错分率也比较低，错分样本主要集中在下降段和平稳下降段这两个类别上。这与样本本 身的特性有关，因为下降段和平稳下降段本身就是一个模糊的概念，都属于突降段，二 者并不容易明确区分，而且，即使同样对于下降段，下降的跨度有大有小，而对于平稳 段来讲，概念很清晰，样本很容易选择。从图3 5 31 和表3 5 31 中可以得到下面的具 体的错